神经网络控制模型建立后, 在输入状态信息不完 备的情况下, 也能快速做出反应, 进行模型辨识, 这 对于工业机器人的智能控制是十分理想的。神经网络 系统具有快速并行处理运算能力、很强的容错性和自 适应学习能力的特点。神经网络控制主要处理传统技 术不能解决的复杂的非线性、不确定、不确知系统的 控制问题。神经网络控制存在自学习的问题, 当环境 发生变化时, 原来的映射关系 适用, 需要重新训 练网络。神经网络控制目前还没有一个比较系统的方 法来确定网络的层数和每层的接点数, 仍主要凭借经 验和试凑 [ 9]。 2 工业机器人控制策略发展趋势 到目前为止, 多数商品化工业机器人控制器下级 的控制策略基本上是独立关节 PID伺服算法。这种控 制方法的主要缺点是, 反馈增益是预先确定的常量, 它不能在有效载荷变化的情况下改变反馈增益。机器 人高速运动时, 其动力学效应十分 为解决上述 & 96& 机床与液压 第 36卷 问题, 就要根据机器人手臂的动态模型求出施加于机 器人手臂的力矩。于是就提出了诸如计算力矩法、非 线性解耦反馈控制、前馈补偿控制算法等方案。但这 些算法大多过于复杂, 难以实时计算。故研究人员一 方面研究简化模型、简化计算方法, 提出一些 并行算法、递推算法等; 另一方面又研究对系统参数 变化及扰动不敏感, 或不过分依赖准确的系统动态模 型的控制方法。后, 充分考虑各控制算法的优缺 点, 取长补短, 在一个工业机器人当中采用多种控制 算法的结合处理。开展对控制方案、动态控制模型以 及控制算法的研究, 以求改善机器人系统的动态控制 性能。工业机器人控制策略主要向以下 3个方面发 展。 21 力位置混合控制 工业机器人在实际应用中都不可避免地要与环境 接触, 比如生产装配、焊接等 , 它们 是简单的 位置控制, 而需要机械手具有感觉和触觉, 将面临更 多的不确定性, 故力和位置混合控制将成为未来工业 机器人控制的一个研究方向, 如图 3所示。 图 3 力和位置混合控制结构 系统具有位置控制回路、力控制回路和速度阻尼 回路。力和位置混合控制系统中的力控制与位置控制 互不影响。混合控制系统中的力控制子系统的性能, 对整个系统产生重要的作用。 22 协调并行处理复合控制 由于微电子技术的发展, 微型计算机的性能提 高 降低。从而可以利用多个微型处理器对各种 工业机器人的感觉 (如视觉、触觉等 ) 信息进行并 行处理, 并控制机器人多功能的手, 快速地完成更复 杂的工作 [ 10] , 如图 4所示。 图 4 两台机器人协调控制系统 23 分解控制 分解控制是单独对工业机器人的各个关节进行控 制, 由于反馈信息是局部的, 它不会因为某一关节的 传感器损坏而影响其他关节的工作, 这便于故障检测 和排除, 了控制系统的可靠性; 分散控制不需要 系统的全部模型

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