为了设计运动控制器,我们需要估计每个操作关节的传递函数。在大多数先前的研究中,这被认为是一个重要问题,其中不准确的估计会导致控制器设计不佳。在本小节中,我们介绍了使用线性分析工具估计每个操作关节的传递函数的过程,该过程表示了一个非线性的系统。
提出的IGAGA的最重要特征是如何将系统输出转化为适应度值,以抑制基于植物模型的PID控制器参考轨迹中的误差。因此,应该使用选择的IAE演化或FF来计算每组生成的PID增益的参考与系统输出之间的总误差。
通过提出两种技术,GA可以显著改进。首先,使用基于优化的调整来找到最佳的优化解,其次,基于最佳优化约束初始化FF,以修改基因组的GA染色体的约束,以改进GA染色体的约束水平。此方法表示为CHROBTCHROBT,其中由CHROBTCHROBT产生的比例增益为KpCHROBT, KiCHROBT和KdCHROBT。
设计关节操作器的HSPID控制器控制拓扑依赖于注入信号和末端执行器的反馈位置,以满足机器人应用的需求。基于设计的HSPID控制器的机器人臂的Simscape模型,该控制器由五个连接到每个操作关节的控制器构成,允许关节达到所需的角度。
在每个旋转关节的IGA方面建模HSPID控制器,以最大化响应并减小环路交互和足够的影响。HSPID控制器通过样本时间为0.1秒的运动输入与每个旋转关节相连。
模拟轨迹规划机器人控制器的目的是向关节发送控制信号,使机器人沿着特定路径移动。轨迹是机器人位置随时间变化的函数,路径是运动的几何描述。可以使用仿真软件来检查机械臂的运动,并确认机器人是否遵循路径。
机器人的轨迹规划使我们能够确定连续的位置路径,以指导机器人的末端执行器。机器人臂设计用于各种应用,其中包括减少工业风险的末端执行器应用,这种情况下需要位置控制。
机器人的位置控制可以从两个角度来进行,一个是关节空间,另一个是任务空间。为了验证轨迹规划,利用Simscape模型来模拟运动,同时将整个系统的精确刚性参数传递到Matlab环境中,另外构建包含五个不同信号位置的轨迹块信号,机器人臂在运动期间应该遵循这些信号。