考慮不確定性的3-PRPS并聯機器人多學科可靠性設計優化

杜晴晴，郭宗和，楊明星

(山東理工大學 機械工程學院，山東 淄博 255049)

考慮不確定性的3-PRPS并聯機器人多學科可靠性設計優化

杜晴晴，郭宗和，楊明星

(山東理工大學 機械工程學院，山東 淄博 255049)

以3-PRPS并聯機構為研究對象，研究該機器人作為減振座椅主體機構運動平穩性指標、靈活性和承載能力的優化問題，考慮到實際加工誤差造成機構參數發生的隨機不確定性波動對機器人優化設計造成的影響，建立了該機器人考慮不確定性的多學科設計優化模型，基于Isight軟件采用DFSS優化算法對模型進行求解使這些性能達到整體最優.研究結果表明，考慮不確定性的多學科設計優化應用在并聯機構中是可行的，能為并聯機構的優化設計奠定基礎.

不確定性; 性能評價指標; 多學科設計優化

并聯機器人的多學科優化設計[1-2]是機構學領域的一個典型難題，并聯機器人設計的整個過程中存在眾多的不確定性因素，并對其工作性能產生重要的影響[3].多學科設計優化策略主要有BLISS[4]和CO方法[5]、差異演化算法[6]等，不確定性分析的主要目的是根據系統輸入的不確定性，評估和確定系統響應的不確定性.不確定性分析方法有非概率凸集合理論[7]，區間模型法[8-9]以及6sigma設計[10]等.本文將多學科不確定性設計優化理論應用于3-PRPS并聯機器人的優化設計問題中，研究該機器人作為主體機構的減振座椅及其性能指標，建立該機器人考慮不確定性的多學科設計優化模型，最后采用基于Isight[11]的DFSS優化算法進行分析求解.

1 機器人座椅應用及機構特點

圖1 座椅三維模型圖

如圖1所示，多維減振座椅主要由動平臺、阻尼器、支撐桿和底座四部分組成，其主體機構可看作是采用機型緊湊、易于控制、精確度高的六自由度并聯機器人.在機構的主動副處輔以磁流變阻尼器和彈簧輔助支撐裝置，通過阻尼器和彈簧的輔助彈性支撐產生縱向整體桿長變化和支鏈在轉動副處的水平移動，使得能量吸收及動力自適應平衡，實現座椅六維方向的減振，從而減小外界惡劣環境或突發情況產生的強烈振動給乘客造成的身心傷害，提高乘坐舒適性.

圖2所示為3-PRPS并聯機構簡圖，該機器人由動平臺B1B2B3,定平臺A1A2A3及連接兩平臺3個結構參數相同的對稱支鏈組成，且每個單支鏈均由2個移動副P、1個轉動副R和1個球副S組成(即P-R-P-S).其中動平臺和定平臺均為正三角形，動平臺的外接圓半徑為r，定平臺的內切圓半徑為R.通過改變水平滑塊的位移和縱向連桿的長度來改變動平臺在空間中的位置和姿態.根據并聯機器人的特點,建立定坐標系O-XYZ在定平臺的中心位置O上,動坐標系p-xyz在動平臺的中心位置p上.

圖2 3-PRPS并聯機構簡圖

2 機器人座椅的性能指標分析

2.1 機器人座椅的靈活性指標

所設計的減振座椅應具有足夠的靈活性，能夠對外界傳遞給座椅的信息做出快速響應，不至于因出現沖擊和強振動而影響乘坐的舒適性.在不考慮磁流變阻尼器對座椅靈活性影響的前提下，問題轉化為座椅主體機構的運動靈活性指標.

對于并聯機器人的運動靈活性，Cosselin等提出以機器人的條件數指標C來判斷.由于條件數指標反映的是機器人局部位姿下的運動性能情況，不能很好地體現整個任務空間內的運動性能.因此，應該用條件數在整個任務空間內所有滿足點的均值來評價機器人的運動靈活性，即

(1)

式中：A為并聯機構的工作空間；指標η反映的是機器人條件數在滿足任務空間內運動靈活性能的均值，它的值越小機器人的靈活性能就越好.

2.2 機器人座椅的承載能力指標

從減振座椅的承載能力考慮，期望對動平臺支撐的支鏈能夠以最小的力輸入來承載動平臺施加的更大力，從而避免座椅在實際中因承載問題帶來的風險.因此，要求座椅的主體機構具有很好的工作負荷能力，即承載能力.對于3-PRPS并聯機器人的承載能力，可以通過以下方法進行分析.

輸入廣義力矢量τ與作用在并聯機器人末端執行器的力矢量和力矩矢量有以下關系：

(2)

式中G為力雅可比矩陣，在機器人雅可比矩陣J可逆的前提下,G=(JT)-1.

由式(2)構造如下的拉格朗日方程：

LF=τTGTGτ-λV(τTτ-1)

(3)

并聯機器人的承載能力指標定義為驅動力矩矢量τ的模為單位1時，輸出力矩矢量F模的極值.力極值即為矩陣GTG的最大、最小特征值的開方.因此，機構最大承載能力和最小承載能力分別為:

(4)

(5)

(6)

2.3 工作空間分析

2.3.1 限制約束條件分析

針對3-PRPS并聯機構的工作空間分析，主要考慮以下4種因素影響.

(1)桿長和滑移副的滑移量限制.從實際出發，大多數并聯機構的各分支長度變化是有限制的，假設并聯機器人的3個縱向連桿的長度為li，允許的最大桿長為130mm，最小為70mm；3個滑移副的位移為si，允許的最大和最小位移量分別為50mm和-50mm，則機構在運動中應符合的條件是

70mm≤Li≤130mm

-50mm≤Si≤50mm

(3)球副轉角范圍.球副的轉角由與球副鏈基座固連的P-xyz坐標系的z軸和與球副連接的連桿向量fi來確定，即

(7)

結合球副的具體結構可知，球副的角度范圍為

2.3.2 工作空間體積

通過分析3-PRPS并聯機構運動學反解方程，得知其工作空間受到動平臺高度h、動平臺半徑r及靜平臺半徑R的限制.

利用極坐標搜索法得到3-PRPS并聯構工作空間體積公式為

(8)

3 考慮不確定性多學科優化

3.1 并聯機構多學科優化分析

3-PRPS并聯機構優化問題的分析如下：

(a)設計變量

x=[x1,x2,x3]T=[h,r,R]T

(9)

式中：h為動平臺的高度；r為動平臺鉸接點處的外接圓半徑；R為定平臺鉸接點處的內切圓半徑.

(b)目標函數

(10)

式中，f1(x)、f2(x)、f3(x)分別為機構的承載能力指標、任務空間內相對體積指標、靈活性指標.

(c)約束條件：即為工作空間約束條件.

3.2 考慮不確定性的多學科優化模型

從人機工程學[12]角度考慮，乘客座椅的尺寸如下：坐高：0.30～0.50m；坐寬：0.48～0.52m；坐深：0.40～0.42m；

根據3-PRPS并聯機構的結構特點，可以初步設定動平臺的外接圓半徑為0.18～0.21m，h、R的取值范圍分別為0.30～0.45m，0.18～0.21m.

在并聯機構的設計過程中，客觀存在零件的幾何形狀、加工制造誤差和裝配誤差等引起的不確定性問題.如果全部考慮這些不確定性問題勢必會給設計帶來巨大的麻煩，為了使設計結果更加符合工程實際，也為了便于計算，這里主要研究由于實際加工誤差而引起的尺寸大小不精確.假設設計變量為隨機的不確定性變量，其概率分布分別為正態分布r～N(μr,0.01)、h～N(μh,0.01)、R～N(μR,0.01)，且φmax=30°，

則建立的考慮不確定性的多學科設計優化模型為

(11)

4 基于Isight的 DFSS優化求解

運用多學科設計優化軟件Isight，對建立的考慮不確定性的多學科設計優化模型進行求解.在Isight中，首先選取優化組件Optimization、集成優化組件SixSigma和應用程序組件Matlab.優化流程如圖3所示.

圖3 6 Sigma優化流程

然后在Matlab組件中輸入設計變量、程序、輸出變量；在SixSigma組件中，選擇優化模式(基于可靠性分析評價中的一階可靠性優化方法(FORM))；在Optimization組件中，選擇HookeJeeves優化算法，樣本點數為100.

注意：由于在Isight中設計變量和模型變量的表示不同，現給出如下說明：h,r1,r2分別表示動平臺的高度、定平臺鉸接點處的內切圓半徑和動平臺

鉸接點處的外接圓半徑；g1,g2,g3分別表示承載能力指標、任務空間內相對體積指標和靈活性指標.

經過計算可以得到最佳設計點.如圖4和5所示，當h=0.3221m、R=0.19245m、r=0.198 45m時，目標函數滿足可靠性約束的前提下f1(x)、f2(x)、f3(x)取得整體最優.

圖4 目標優化的最優解

如圖5所示，在Isight中可以獲得優化后目標函數g1,g2,g3的Sigma優化結果分布圖.

圖5 6 Sigma優化結果分布圖

5 結束語

研究了3-PRPS并聯機構作為減振座椅主體機構的多學科優化問題，并且考慮了實際的加工誤差所造成的隨機不確定性影響，使得優化設計的結果更加貼近工程實際.

[1] 劉永均. 基于MDO理論的3-RRS并聯機器人設計優化[D]. 成都：西南交通大學，2009.

[2] 李明磊，賈育秦，張學良，等. 基于多目標差異演化算法的并聯機構結構優化[J]. 中國機械工程，2010，21(16)：1 915-1 920.

[3] Zhang M H,Zhuo B H. Workspace analysis and parameter optimization of a six DOF 6-3-3 parallel link machine tool[J]. Intelligent Robotics and Applications，2009，5928：706-712.

[4] 付萌.少自由度并聯機構尺度參數的多目標優化研究[D]. 成都：電子科技大學，2013.

[5] Shakeri C. Discovery of design methodologies for the integration of multidisciplinary design problems [D]. Worcester：Worcester Polytechnic Instatute，1998.

[6] 崔國華，周海棟，王南，等. 基于Isight的3-UPS-S并聯機器人多目標優化[J].農業機械學報，2013，44(9)：261-266.

[7] 焦利明. 多學科設計優化理論在并聯機構中的應用[D]. 鄭州：鄭州大學，2012.

[8] 韓衛軍，丁富強，趙錫芳. 機器人裝配系統產品裝配質量影響因素研究[J]. 制造業自動化，2002，24(6)：14-18.

[9] 袁亞輝，黃洪鐘，張小玲. 一種新的多學科系統不確定性分析方法——協同不確定性分析法[J]. 機械工程學報，2009，45(7)：174-182.

[10] 韓明紅，鄧家提. 多學科設計優化中的不確定性建模[J]. 北京航空航天大學學報，2007，33(l)：115-118.

[11] 張旭東. 不確定下的多學科設計優化研究[D]. 成都：電子科技大學，2007.

[12] 呂志強. 人機工程學[M].北京:機械工業出版社,2006.

(編輯：郝秀清)

Multidisciplinary optimization design of reliability of3-PRPS parallel robot considering the uncertainty

DU Qing-qing, GUO Zong-he, YANG Ming-xing

(School of Mechanical Engineering，Shandong University of Technology，Zibo 255049，China)

The parallel robot mechanism of 3-PRPS was researched as damping seat body,and its running smoothness, moving flexibility and bearing stiffness optimization were analyzed. The uncertainty of the robot mechanism design optimization model was set up based on the Isight DFSS multidisciplinary optimization algorithm for reliability.This research results show that it is feasible to apply the multidisciplinary design optimization method to optimal design of parallel mechanism and build a foundation for parallel mechanism from theory to the practical application.

uncertainty; performance evaluation index; multidisciplinary design

2014-11-01

杜晴晴，女，ganggangdu@126.com； 通信作者： 郭宗和，guozonghe@sdut.edu.cn

1672-6197(2015)06-0032-04

TH112

A