韓洋祺 鄭亞清 胡廣雪

摘 要：工業(yè)機器人控制技術所屬學科為機器人學，是包含機械、電氣、控制理論、電子計算機、人工智能等多學科交叉的前沿科技。主要涉及到機器人的機械結構設計、數(shù)學模型的建立、傳感器和執(zhí)行器的研發(fā)和運動控制策略的研究等內容。近些年，隨著智能科技的發(fā)展以及機器人應用領域的擴張，一些人工智能和智能決策算法也應用到機器人中。其中機器人學中核心技術是運動控制技術，也是廣受教授和學者們的關注。

關鍵詞：工業(yè)機器人；控制技術；策略比較

工業(yè)機器人發(fā)展的情況很大程度上取決于運動控制技術的發(fā)展，控制技術的發(fā)展主要分為經典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論。早期成熟的經典控制理論為工業(yè)機器人的控制技術的應用提供了基礎，而隨著時代的發(fā)展，現(xiàn)代控制理論逐漸成熟，并在工業(yè)機器人控制技術中得到應用。智能控制理論正處于研究發(fā)展階段，在工業(yè)機器人的應用并不是很成熟。工業(yè)機器人通常是多關節(jié)的，具有強耦合性，以及在模型的建立上具有非線性和不確定性等問題。而且工業(yè)機器人受運行時間和未知環(huán)境影響會產生不確定參數(shù)攝動、系統(tǒng)外部干擾和負載未建模的動態(tài)誤差等問題。導致傳統(tǒng)的控制策略很難達到預期的控制效果，制約工業(yè)機器人控制性能的提高。

目前，隨著科技的不斷進步，人類社會的需求不斷提高，工業(yè)機器人的應用需求不僅要求高度的靈活性、穩(wěn)定性、快速性和準確性，還要求可以人機交互和外部環(huán)境感知等。同時多變和復雜的工作環(huán)境要求工業(yè)機器人的控制技術不斷改進，傳統(tǒng)的控制策略已經很難達到高精度、高性能的條件。需要更為先進的控制技術，其中常見的工業(yè)機器人控制策略主要有如下幾種：

（1）PID控制

其優(yōu)點在于結構簡單，性能相對穩(wěn)定，應用成熟，適用于低速、運動不復雜的工業(yè)機器人系統(tǒng)。缺點是工業(yè)機器人系統(tǒng)是高度非線性的，缺少工業(yè)機器人模型的動態(tài)補償，PID控制難以保證工業(yè)機器人快速高精度運行以及工業(yè)機器人的動態(tài)性能和靜態(tài)品質，控制效果較差。

（2）滑?？刂?/p>

滑模控制的優(yōu)點在于具有較強的魯棒性，不需要特別精確的數(shù)學模型，只需要對滑模面和趨近律進行合理的設計即可。所以在非線性、不確定性的系統(tǒng)應用比較廣泛。但是滑?？刂茣箍刂葡到y(tǒng)產生強烈的抖振現(xiàn)象，會嚴重影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和結果的精度。

（3）迭代學習控制

迭代學習控制的優(yōu)勢在于不需要精確的數(shù)學模型，而且控制器結構簡單容易實現(xiàn)。但是不能有效的抑制外界干擾和不確定性因素的影響，尤其是非周期性干擾和參數(shù)未知擾動。而且迭代學習控制還存在著學習速率慢、收斂精度低等其它問題。

（4）神經網絡控制

神經網絡可以自學習任意函數(shù)，避免了自適應控制中復雜的數(shù)學計算，同時不需要系統(tǒng)太多的先驗信息和參數(shù)信息，可以有效的解決模型不確定性的控制問題。

（5）其它智能控制

和傳統(tǒng)的控制策略不同，智能控制不需要對工業(yè)機器人系統(tǒng)進行準確的建?；蛘咛嗟目紤]各種不確定性。可以通過在線學習能力，對系統(tǒng)進行在線的識別、建模，并不斷地進行完善，可以有效提高系統(tǒng)的控制效果。

課題項目：本文來源于重慶建筑科技職業(yè)學院2023年校級科研項目：工業(yè)機器人控制中的迭代滑膜控制應用研究（編號2023021）。