并联机器人控制方法的研究进展（论文）.pdf

简介：
本文综述了近年来并联机器人的控制系统研究进展，涵盖了多种控制策略和算法的应用实践，旨在为未来相关领域的创新提供理论支持与技术参考。 并联机器人是当前机器人研究的一个重要领域，它与传统串联机器人相比，在刚度、精度、承载能力和动力性能方面具有显著优势，并且结构更为紧凑。作为一种复杂多变量的非线性系统，并联机器人的控制方法设计至关重要。早期的研究主要集中在机构学、运动学和动力学等方面，而对控制策略的关注较少。随着理论的发展，新的控制方法不断出现，如智能控制、自适应控制和鲁棒控制等，这些新方法极大地推动了并联机器人技术的进步。 智能控制系统是自动控制领域的一个高级阶段，它融合了多个学科的知识和技术来解决复杂非线性和不确定系统的挑战，并联机器人的智能控制涵盖了单一的智能策略以及复合型策略。目前应用在并联机器人上的单一智能控制方式包括神经网络、模糊逻辑、专家系统、遗传算法等方法。 其中，利用神经网络的学习与适应能力可以逼近复杂的动态特性而无需精确数学模型的支持，这使得它们非常适合处理并联机器人的非线性问题，并且具有很好的鲁棒性和容错性能。例如，在实时控制中使用CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络、基于无源理论的自适应动力学建模方法以及结合传统控制策略与神经网络的新颖技术。 另一方面，模糊逻辑控制系统无需精确模型就可实现良好效果，并且对于高度非线性或存在显著干扰和延迟的情况表现出色。它具有快速响应时间、低超调量及强大鲁棒性的特点，在实际应用中常与其他人工智能技术如人工神经网络结合使用以提高性能。 随着并联机器人在工业制造、医疗服务以及航空航天等多个行业的广泛应用，对其控制策略的研究也日益增多。目前的状况显示，并联机器人的控制系统正在从传统的PID（比例-积分-微分）调节转向智能控制、自适应调整和鲁棒性增强等更高级别的方法。这些进展对于确保并联机器人在各种环境下的稳定运行以及精确操作至关重要，有助于促进该领域的进一步发展。 未来的研究趋势将朝着更加智能化、灵活应变及抗干扰性强的方向前进，以应对日益复杂的任务需求。