工业机器人运动控制系统的设计与实现 摘要：近年来，工业机器人发展迅速。 工业机器人的使用促进了工业生产各环节的管理和发展，给生产企业带来了规范和秩序，提高了企业的质量。 生产效率。 工业机器人之所以能够应用在自动化控制领域，主要是因为它具有示教再现和运动控制两大功能。 本文围绕控制系统探讨了工业机器人运动控制系统的设计原理。 关键词：工业机器人； 运动控制系统； 系统设计 引言 如今，工业机器人已广泛应用于汽车及其零部件制造、机械加工、食品工业、木材和家具制造等领域。 工业机器人是各国先进制造业不可或缺的重要装备和关键技术。 在工业机器人运行之前，操作者将机器人的运动数据（如运动速度、位置等）和动作代码输入到工业机器人的控制系统中。 然后启动工业机器人。 这时，工业机器人就会根据操作者在其控制系统中输入的相关数据和动作代码，执行一些移动、抓取、放置、喷涂、焊接等操作。 工业机器人运动控制系统概述工业机器人是在工业领域实现一定作业的机械装置。 它依靠预先编好的程序和机器自身的动力系统来自动工作。 运动控制系统是工业机器人的重要组成部分，它决定了工业机器人的精度和自动化程度。 工业机器人通过预先编好的程序实现多种运动轨迹和操作程序。
运动控制强调工业机器人操作的连续性。 从A到B，然后从B到C，再从C到D。工业机器人必须在整个操作过程中保持连续，不能中断。 连续轨迹运动控制要实现工业机器人运行的连续性，操作者需要在工业机器人的控制系统中设置其连续轨迹运动的相关数据，如位置、轨迹、速度等。 需要说明的是，连续轨迹运动控制的连续性不仅要求工业机器人不间断运行，还要求工业机器人运动速度可控、运动状态稳定。 鉴于此，连续轨迹运动控制的主要技术指标是运动控制系统跟踪工业机器人轨迹的准确性，以及工业机器人自身运动速度的可控性和运动状态的稳定性。 工业机器人在运动控制系统中的控制方式 2.1 点对点控制 点对点控制就是点对点的控制，比如从A点到B点，再从B点到C点点对点控制的优点是可以让工业机器人快速、准确地从一个点移动到另一点，即实现点与点之间快速、准确的位移。 缺点是无法控制工业机器人的位移路径。 由于强调速度和精度，点控制的主要技术指标是运动（位移）速度和定位精度。 PTP是实现工业机器人控制最简单、最容易的方法。 常用于一些只需要点对点的生产环节，如简单、重复的装卸环节。 连续轨迹运动控制 连续轨迹运动控制强调工业机器人运行的连续性。
从A到B，然后从B到C，再从C到D。工业机器人必须在整个操作过程中保持连续，不能中断。 连续轨迹运动控制要实现工业机器人运行的连续性，操作者需要在工业机器人的控制系统中设置其连续轨迹运动的相关数据，如位置、运动轨迹、运动速度等。指出，连续轨迹运动控制的连续性不仅要求工业机器人不间断运行，还要求工业机器人运动速度可控、运动状态稳定。 鉴于此，连续轨迹运动控制的主要技术指标是运动控制系统跟踪工业机器人轨迹的准确性，以及工业机器人自身运动速度的可控性和运动状态的稳定性。 力伺服控制力伺服控制以工业机器人力伺服控制系统为核心，以输出力（扭矩）为控制变量，其执行机构为各类驱动元件，如伺服阀+液压马达、伺服阀+液压马达等。阀门+气缸驱动器+电机等。工业机器人在执行物料搬运、分拣等任务时，除了保证定位精度外，还要求机械臂使用适度的力（扭矩）。 在这种工作环境下，工业机器人整机采用力伺服控制方式。 力伺服控制的最大特点是系统输入和反馈信号是力信号，而点位置控制和连续轨迹运动控制的系统输入和反馈信号是位置信号。 智能控制方法目前采用智能控制的工业机器人主要通过传感器获取周围环境的信息，然后根据内部控制系统的相关指令做出相应的操作。
分析工业机器人运动控制系统设计硬件的总体规划。 设计硬件时必须考虑芯片的计算能力、PC机与控制器之间的通信方式、硬件信号接口以及CPU的任务处理能力。 控制系统采用DSP数字信号处理芯片。 核心处理芯片考虑硬件接口的要求，增加了现场可编程门阵列和DSP，形成双CPU架构。 借助DSP芯片高效的计算能力和强大的控制能力，运动控制系统可以完成精密插补、精确定位等任务。 现场可编程门阵列芯片依靠其丰富的逻辑资源，为硬件系统提供多个输入输出端口和驱动接口，以满足通信需求。 电机驱动接口利用交流伺服驱动器的模拟量输入完成电机的闭环控制。 系统通过编码器将缓慢变化的输入信号转换为清晰稳定的输出信号。 机器人核心控制器核心控制器是工业机器人的关键部件。 它是保证机器人有效完成指令、执行作业的重要装置。 它与机器人的整体工作性能密切相关。 机器人核心控制器可以实现网络通信，在一定程度上保证了工作质量和效率的有效提升。 同时，与计算机、互联网的互联互通，促进了工业生产多功能作业的实现。 另外，控制器对机器人的控制分为并行和串行。 并行主要实现机器人运行过程中控制算法的并行处理，而串行是指控制算法的串行机器处理。 总体来说，机器人核心控制器在工业生产中具有实时性高、通讯性强、人机协作高效等优点。 对机器人的开放系统结构和模块化设计具有重要意义，有利于科学技术的发展。 工业领域智能自动化控制系统数学模型的建立。 工业机器人运动控制系统的数学模型包括工业机器人的运动学模型和动力学模型。
运动学模型主要研究机器人按照预设轨迹在空间中的运动以及机械臂末端的位置变化。 建立运动学模型需要考虑机械臂的姿态、机械臂末端的位置以及机械臂的关节活动。 动力学模型主要考虑动力源施加的外力或扭矩来推动机器人运动。 控制系统算法设计运动控制算法的核心是控制算法。 常见的算法控制有PID控制、模糊逻辑控制、神经网络控制和迭代学习控制等。 这些算法结构中的每一种都有其自身的优点和缺点。 为了提高控制精度并加快机器学习速度，本设计将PID反馈控制与迭代学习控制相结合。 PID反馈控制是由比例、积分、微分三环节组成的线性控制器。 具有控制速率简单、应用方便等优点。 迭代学习控制是一种让机器将其实际操作与其预期操作进行比较并不断缩小两者之间的差距以提高动作准确性的方法。 它具有算法简单、建模准确、需要经验少的优点。 该方法利用控制系统先前的控制经验，根据系统实际输出信息与期望轨迹的差异对控制信号进行修正，并利用学习控制算法确定新的控制输入，使受控物体按照预期运动，并通过反复的修正训练，使系统的实际输出无限接近，直至达到期望的轨迹。 结论综上所述，工业领域工业机器人运动控制系统的设计复杂、难度大，需要设计者和研发厂商不断改进，以保证工业生产的质量和效率，推动工业行业的发展逐步成为聪明的。 、自动化，在保证工业领域安全生产的基础上有效提升国家的经济增长，保证国家在当前经济全球化背景下的国家地位和核心竞争力。 参考文献 李淑敏，邸涛，邸世虎 • 模块化工业机器人运动控制系统的研究与设计[J]． 中国建筑材料科学技术, 2019, 28(2): 107-108. 黄文佳. 工业机器人运动控制系统研究与设计[D]． 杭州：浙江工业大学，2014。李莉。 精密工业机器人运动控制与轨迹规划研究与应用[D]. 北京：中国航天科工集团第二研究院，2019。