六自由度并联机器人非线性PID控制外文文献翻译、中英文翻译
附录 A
六自由度并联机器人非线性 PID 控制
(Nonlinear PID control of a six-DOF parallel manipulator)
Y.X.SU,B.Y.Duan and C.H.Zheng
摘要：在连杆空间，非线性比例，积分，微分算法被提出用于以实现一般六自由度机器
人高精度跟踪控制。在实践中，在带有随机噪音的非连续测量信号中如何挑选出微分信
号，控制系统的性能是有限的。因此，非线性 PID 的开发用两个非线性跟踪微分器在存在
扰动和噪音的情况下获得高质量微分信号。在控制误差上，非线性比例，积分和微分的
组合通常是用来综合控制，在以这些领域中提高性能，比如增加阻尼，减少跟踪误差。
实验结果表明，对于工程师来说，非线性控制方法很容易实现和获得一个良好的效果。
1.引言
自从 STEWART 研制六自由度并联机器人以来，这种样机已经引起了那些并联机器人研
究者的极大关注。这些研究者主要的研究涉及机器人遥控装置，机器人末端执行器和机
器人装置，这些装置在高精度的机械领域，其准确度和坚固性都比大的工作空间和人工
操作更为重要。一个典型的六自由度机器人，如图 1 所示，其靠六个可变长度的支架把动
平台和静平台连起来，节点部分是万向球形铰链。相对于基座，动平台的运动是靠缩短
或延长支架的长度来实现的，并且妥善支架协调长度轨迹，能够使动平台完成高精度复
杂的轨迹。
MERLET 进行系统地研究了并联驱动机器人的工作空间，奇异位置，涉及到了运动学，
动力学控制。在中国，黄真等也研究了并联机器人的基本原理，首次研制成功了一个液
压六自由度并联机器人的样机，它是用 PID 控制器来实现轨迹控制的。KIM 等设计了一个
冗余驱动快速加工的并联机械装置。YOON 和 RYU 研制了一种新的触觉设备，这种触觉设
备也是用了 PD 控制算法控制的并联机构。苏和段已经建立了一种六自由度并联机构作为
微调平台，用于跟踪每平方千米的饲料供给，并用遗传算法获得最佳的运动学结构参数。
机器人控制设计主干有两个参照。 一是要设计一种控制的工作空间控制，另一个是
连杆空间控制。连杆空间控制是一种常规控制，是一种按照预期计算出连杆长度并通过
逆运动学指挥平台动作的跟踪控制。在应用中，大多数控制器是基于连杆空间，它被认
为是唯一一个与机器人模型近似的工作空间。工作空间控制是指基于工作空间坐标系来
描述运动状态的控制。但是，基于工作空间坐标控制需要从一个六自由度传感器测量动
平台位移或速度的反馈信息。否则，它需要一个正运动学-其依赖于数值分析方法或观测
器设计估算六自由度的信息。众所周知，一个并联机器人的运动学一直是一个困难的、
1
有挑战性的问题。因此，并联机器人工作空间控制很少用于实践。
考虑到控制方面，经典的 PID 控制已经应用于工业部门生产中，但是它并不能保证并
联机器人高的性能。因此，为提高控制性能，需要一个完善的控制管理计划。与串联机
器人相比，几何尺寸、高非线性和不确定性阻碍了并联机器人真正的控制算法的发展。
在实际应用中，附加了一些新的现代控制方法的传统 PID 控制仍然是提高并联机器人位置
精度的主要控制方法。
常规PID 控制器是一种广泛使用的工业控制器，采用了比例，积分与微分的组合来控
制误差而形成的输出控制器。据悉，在系统反应速度和稳定性上，这些线性组和的部件
可以达到一个综合性好的性能。非线性组合可以提供更多的自由度,以达到更佳的系统性
能。
在文章中，非线性 PID 控制策略被提出用于实现一般六自由度并联机器人高精度的轨
迹追踪。在连杆空间，非线性 PID 控制器是为每个驱动器设计的，在存在噪音测量中它采
用了两种非线性跟踪微分器来获得高质量微分信号。用非线性比例、积分和微分的组合
来控制误差，这种高跟踪精度可以得到保证，方便工程的实施。这种非线性 PID 控制器的
效果可以用实验结果来验证。
2.运动学模型
一般六自由度机器人的模型如图 2所示，它包括一个向上的地基，一个动平台，以及
六个可伸缩的驱动装置。
驱动器的两头分别由万向节和球铰链连接在地基和动平台上。驱动器是靠交流伺服电机
驱动的，驱动器长度的协调能使动平台完成高精度复杂的轨迹。惯性坐标系
X0−Y0−Z0
和移动坐标系
XP−YP−ZP
分别定在地基和动平台上，原点都在两个圆盘的中心，如图 1
所示，在动、静
2
平台上各节点 A
i
和B
i
的坐标分别定义为a
i
和b
i
。根据坐标系的移动，坐标系的节点 A
i
，对于惯性坐标可以表示为： 。其中，R表示方向矩阵，它可由欧拉变换列出，
是关于基坐标系中[
ϕ
θ
φ
]的矩阵，
其中符号 和 分别表示 和 。
根据几何关系，驱动方程可写为
其中，p表示动坐标系原点相对于基坐标系原点的方向矢量，l表示驱动器的长度，w
表示沿着驱动方向的单位矢量。
所以，如果动平台相对于地基的位置给出，那么伸缩器的长度可通过上述公式计算出来 ，
然后驱动器可通过一定的控制算法驱动，以实现轨迹跟踪。
3.非线性 PID 控制器的设计
在实践中，在带有随机噪音的非连续测量信号中如何挑选出微分信号，控制系统的
性能是有限的。在大多数情况下，速度微分信号通常是靠给定位置信号差的反馈来获得
的，这种反馈正是一种噪音并且限制了总体的性能。在 PID 控制器中，微分部分提供了某
中程度的预测控制能力，以取得更快的反应，同时又不过分高估，但是，其实际优点往
往值得商讨。在噪音存在或干扰信号瞬息万变的情况下，现在还不清楚微分部分是否能
提供任何控制的改善。在某些情况下，一阶滤波器被用作微分环节。在其他情况下，微
分部分可能干脆关掉。
3
摘要：
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附录A六自由度并联机器人非线性PID控制(NonlinearPIDcontrolofasix-DOFparallelmanipulator)Y.X.SU,B.Y.DuanandC.H.Zheng摘要：在连杆空间，非线性比例，积分，微分算法被提出用于以实现一般六自由度机器人高精度跟踪控制。在实践中，在带有随机噪音的非连续测量信号中如何挑选出微分信号，控制系统的性能是有限的。因此，非线性PID的开发用两个非线性跟踪微分器在存在扰动和噪音的情况下获得高质量微分信号。在控制误差上，非线性比例，积分和微分的组合通常是用来综合控制，在以这些领域中提高性能，比如增加阻尼，减少跟踪误差。实验结果表明，对于工程...
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作者：设计吧
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时间：2023-02-13
