【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，具体是一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业自动化和机器人应用领域，机械臂关节伺服模组的控制精度直接关系到整个系统的性能和作业质量，然而，由于机械结构的非线性摩擦力、背隙、以及负载变化等因素的影响，关节伺服模组在执行精密作业时容易出现力矩波动，导致定位不准、动作不稳定等问题。特别是对于需要高精度力控的应用场景，如装配、打磨、搬运轻质易损物件等，传统控制方法难以实现力矩的精确补偿与控制，严重影响了作业的效率和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法及系统，建立机械臂关节伺服模组的精确动态模型，该模型考虑了非线性摩擦、背隙效应、负载变化等影响因素，为力矩补偿提供理论基础；在关节处集成高精度力矩传感器，实时监测关节实际输出力矩与期望力矩的差异，确保反馈信息的高精度与实时性；根据关节动态模型和实时反馈的力矩差值，动态调整控制指令，实现对摩擦力、负载扰动等不确定。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、本申请提供了一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，包括
4、s1、采集机械臂关节伺服模组的初始数据，结合运动学模型和机械臂的动力学特性，建立机械臂关节伺服模组的动态模型，通过计算在特定运动轨迹下所需的关节力矩，得到期望力矩；
5、s2、在每个关节的关键位置集成高精度力矩传感器，实时监测和记录实际输出力矩，将期望力矩与实时监
6、其中，对力矩波动值进行emd处理，将其分解为多个imfs，识别和量化不同时间尺度上的波动特性；
7、s3、根据控制调整指令，通过pid控制算法自动补偿识别出的力矩波动值，调节关节的实际输出力矩接近期望力矩，将调整后的控制指令实时发送到伺服驱动器，驱动机械臂关节按照期望轨迹运动。
8、进一步地，所述机械臂关节伺服模组的动态模型包括：
9、收集伺服模组的初始数据，包括电机的扭矩常数、电阻、电感、齿轮比、连杆长度、关节和连杆的质量分布、质心位置和转动惯量；
10、确定机械臂的关节结构和运动学约束，使用d-h参数方法建立运动学模型，定义每个关节的位置和方向；
11、具体的电机产生的力矩表示为：
12、；
13、其中，e是反电动势，与电机的角速度ω成正比，r是电机的电阻，l是电机的电感，是电流随时间的变化率，表示电流的动态变化。
14、进一步的，所述机械臂关节伺服模组的动态模型包括非线性摩擦模型、背隙模型和负载变化模型，
15、所述非线性摩擦模型，用于描述关节运动中的摩擦力，与静态摩擦系数、动态摩擦系数和stribeck速度相关，摩擦力矩表示为：
16、；
17、其中，和分别表示静态和动态摩擦系数，是正压力，是stribeck效应的系数，关节速度，是stribeck速度，
18、所述背隙模型，用于描述关节在运动过程中的间隙效应，表示在运动开始和停止时的非线性行为，背隙引起的额外力矩表示为：
19、；
20、其中，是背隙刚度，表示系统对背隙的敏感度，sat() 是一个饱和函数；
21、所述负载变化模型，用于描述由于负载变化导致的动力学行为变化，包括负载质量、质心位置和转动惯量的变化，负载力矩表示为：
22、；
23、其中，是负载的转动惯量，是负载质量，g是重力加速度，是负载质心到关节的距离，是关节的角加速度。
24、进一步地，整合电机产生的力矩和机械臂关节伺服模组的动态模型，通过牛顿-拉夫森迭代法建立机械臂的动力学方程：
25、；
26、其中，m是惯性矩阵，c是离心力和科里奥利力项，g是重力向量，u是控制输入向量，q 是关节变量向量；
27、将机械臂关节伺服模组的动态模型得到的力矩与电机产生的力矩整合到控制输入向量u中，具体表示为：
28、；
29、将控制输入向量u 代入动力学方程，求解得到期望力矩。
30、进一步的，分析分解得到的imfs，具体包括：
31、s211、获取力矩波动值，对力矩波动值进行预处理，找出力矩波动值序列的所有极值点；
32、s212、利用极值点构造上下限函数，使用立方样条插值，计算上下限函数的局部平均值，作为信号的包络线；
33、s213、从原信号中减去包络线，得到第一个imf的候选者，检查是否满足imf的条件；
34、s214、当imf候选者满足条件时，则将其视为第一个imf；当不满足条件时，重复步骤s21-s23，直到满足条件时提取imf；
35、进一步地，从原信号中减去已提取的imf，对剩余信号重复进行提取，直到剩余信号变得单调或者不再满足imf的条件，其中剩余信号是作为分解的残余项，对分解得到的每个imf进行分析，识别物理意义和时间尺度，根据imfs的分析结果，生成动态调整的控制指令，用于补偿力矩波动。
36、更进一步地，生成动态调整的控制指令，包括：
37、s221、对每个imf进行hilbert变换，获取瞬时频率和幅度，进行时频分析；
38、s222、通过获取每个imf的瞬时频率和幅度，分析信号在不同时间点的频率特性和振动强度；
39、s223、计算每个imf的能量，通过平方imf的幅度并与相应的瞬时频率相乘，对结果进行时间积分；
40、s224、将imfs的特征与机械臂的物理特性相对应，识别每个imf代表的物理现象，根据特征提取和物理现象识别的结果，生成控制调整指令。
41、进一步的，根据当前的力矩波动值计算补偿力矩和生成控制指令，确定误差信号，通过pid控制算法控制输出，具体表示为：
42、；
43、其中，是比例增益，是积分增益，是微分增益；
44、通过pid控制输出，计算补偿力矩加到实际力矩上以减少误差，表示为
45、，最终的力矩指令是实际测量力矩与补偿力矩之和，表示为；将最终的力矩指令发送给伺服驱动器，驱动器根据指令调整电机输出，以补偿力矩波动，使实际输出的力矩靠近期望力矩。
46、一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制系统，包括数据采集与动态建模模块、力矩监测与波动分析模块和控制指令生成与优化模块，
47、所述数据采集与动态建模模块，用于收集伺服模组的初始数据，利用d-h参数方法建立机械臂的运动学模型，并结合动力学特性，建立机械臂的动态模型；
48、所述力矩监测与波动分析模块，监测和记录实际输出力矩，将期望力矩与实时监测到的实际力矩进行比较，计算出力矩波动值，对力矩波动值进行经验模态分解，分解为多个内在模态函数，并进行hilbe本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述机械臂关节伺服模组的动态模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述机械臂关节伺服模组的动态模型还包括非线性摩擦模型、背隙模型和负载变化模型，
4.根据权利要求3所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述背隙模型，用于描述关节在运动过程中的间隙效应，表示在运动开始和停止时的非线性行为，背隙引起的额外力矩表示为：
5.根据权利要求2所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：整合电机产生的力矩和机械臂关节伺服模组的动态模型，通过牛顿-拉夫森迭代法建立机械臂的动力学方程：
6.根据权利要求1所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：分析分解得到的IMFs，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：从原信号中减去已提取的IM
8.根据权利要求7所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述生成动态调整的控制指令，包括：
9.根据权利要求6所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：根据当前的力矩波动值计算补偿力矩和生成控制指令，确定误差信号，通过PID控制算法控制输出，具体表示为：
10.一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制系统，应用于如权利要求 1-9 任一项所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：包括数据采集与动态建模模块、力矩监测与波动分析模块和控制指令生成与优化模块，
...【技术特征摘要】
1.一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述机械臂关节伺服模组的动态模型包括：
3.根据权利要求2所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述机械臂关节伺服模组的动态模型还包括非线性摩擦模型、背隙模型和负载变化模型，
4.根据权利要求3所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：所述背隙模型，用于描述关节在运动过程中的间隙效应，表示在运动开始和停止时的非线性行为，背隙引起的额外力矩表示为：
5.根据权利要求2所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：整合电机产生的力矩和机械臂关节伺服模组的动态模型，通过牛顿-拉夫森迭代法建立机械臂的动力学方程：
6.根据权利要求1所述的一种机械臂关节伺服模组力矩补偿控制方法，其特征在于：分析分解得到的imfs，具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：胡进杰，练洪威，周庆刚，张颂哲，杨焯荣，曾广胜，吴凯平，张世林，
申请(专利权)人：广州市科益精密机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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