申请/专利权人：燕山大学

申请日：2023-10-16

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117245660B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16;B25J9/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明涉及一种机器人液压动力源压力和流量匹配控制方法，其包括:S1、建立液压动力源关键元件的数学模型；S2、根据液压动力源关键元件的数学模型搭建机器人轨迹规划模型与运动学模型，确定液压动力源的实时压力和流量特性；S3、通过前馈补偿提高响应速度，建立机器人液压动力源的流量闭环控制环节；S4、建立压力向流量的转换关系，实现机器人液压动力源压力和流量匹配控制。本发明通过机器人液压动力源分析与建模，完成了对机器人轨迹规划与运动学分析，建立压力特性与流量特性之间的转换关系，实现液压动力源压力和流量进行匹配控制，使得压力和流量输出与机器人的实际需求相匹配，满足实际应用需求。

主权项：1.一种机器人液压动力源压力和流量匹配控制方法，其特征在于，其包括：S1:建立液压动力源关键元件的数学模型；所述液压动力源关键元件由伺服电机、柱塞泵、蓄能器、溢流阀、传感器、管路、伺服阀和非对称缸构成；S2:根据步骤S1中的液压动力源关键元件的数学模型搭建机器人轨迹规划模型与运动学模型，确定液压动力源的实时压力和流量特性；S21：分析机器人不同步态与工况下的负载压力特性，通过动力学解算得到机器人各关节处力，并转换成各关节液压系统所需压力，将其中的最大压力确定为液压动力源需要输出的压力，计算公式如下：pmax＝max{Pai,Pbi}；其中，pmax为液压动力源需要输出的压力；Pai为无杆腔压力；Pbi为有杆腔压力；max为取极大值函数；S22：分析机器人不同步态与工况下的负载流量特性，在机器人模型上，建立机器人不同步态与工况下的足端轨迹，通过运动学反解计算得到机器人各关节活动空间；然后，提取关节液压缸速度，通过液压缸上的位移传感器测得机器人各关节实际速度，并转换成各关节所需流量，根据机器人实际运行时的液压动力源输出流量，叠加各关节上液压缸需求流量之和，通过按伺服阀开口状态确定的期望流量为：Qd＝∑|vra|×Apa+∑0+∑|vrb|×Apb；其中，Qd为期望流量；vra为阀开口为正时的期望速度；vrb为阀开口为负时的期望速度；Apa为液压缸无杆腔面积；Apb为液压缸有杆腔面积；S3:通过前馈补偿提高响应速度，建立机器人液压动力源的流量闭环控制环节；根据步骤S22获得的液压动力源的实时流量特性建立流量闭环控制环节，将流量传感器采集的流量信号反馈至控制器，并引入前馈补偿提高响应速度，形成流量闭环控制；按照流量闭环控制的流量偏差进行控制，加入前馈补偿减小稳态误差，构建流量闭环控制的传递函数为： 其中，Q为实际流量；G2s为伺服电机的第二传递函数；G3s为伺服电机的第三传递函数；GPIDs为PID控制器传递函数；Qd为期望流量；Pss为压力复数函数；Vp为液压泵排量；Knq为转速与流量的转换系数；ηm为液压泵机械效率；Gffs为前馈补偿器传递函数；所述步骤S3中的流量闭环控制的流量偏差为：ΔQ＝Qd-Qr；其中，ΔQ为闭环流量偏差；Qd为期望流量；Qr为实际输出流量；所述步骤S3中的前馈补偿传递函数为： 其中，Gffs为前馈补偿传递函数；Lq为q轴的定子电感；R为定子电阻；Jm为伺服电机转子转动惯量；Jp为液压泵转动惯量；Bm为伺服电机摩擦阻尼系数；Bp为液压泵旋转阻尼；Kip为电流与功率的转换系数；Pn为电机极对数；Flux为磁链；Kwn为电机转速与角速度的转换系数；S4:建立压力向流量的转换关系，实现机器人液压动力源压力和流量匹配控制；在步骤S3流量闭环控制环节的基础上，根据步骤S21获得的液压动力源的实时压力特性，将机器人液压系统压力传感器采集的闭环压力控制偏差ΔP信号反馈至控制器，并进行基于压力的流量修正，压力向流量进行转换的量纲系数为： 其中，Kpq为压力与溢流流量的转换系数；QLmax为溢流流量最大值；步骤S4中的闭环压力控制偏差为：ΔP＝Pd-Pr；其中，ΔP为压力控制偏差；Pd为期望压力；Pr为实际输出压力；S5：根据压力与溢流流量的转换系数Kpq，将压力对输出的影响转换成流量对输出的影响，使用步骤S3中的流量闭环控制的传递函数实现机器人液压动力源压力和流量匹配控制。

全文数据：

权利要求：

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