智能控制技術在工業機器人中的應用

李春敏

摘 要：隨著現代科學技術不斷發展，機器人控制技術得到快速發展，并且在各個行業得到了廣泛應用。目前，傳統的控制技術已無法適應現代復雜的工業生產情況，為此，研究人員從理論和實際應用場景出發，不斷完善智能控制技術研究。而工業機器人控制涉及多種學科，研究人員為了提升智能控制效果，對其進行了綜合研究。基于此，本文主要探討智能控制技術在工業機器人中的應用。

關鍵詞：工業機器人;智能控制;數據分析

中圖分類號：TP242.2文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）14-0011-03

Abstract： With the continuous development of modern science and technology， robot control technology has developed rapidly， and has been widely used in various industries. At present， the traditional control technology has been unable to adapt to the modern complex industrial production situation， therefore， researchers from the theoretical and practical application scenarios， continue to improve the intelligent control technology research. Industrial robot control involves a variety of disciplines， in order to improve the effect of intelligent control， researchers have carried out a comprehensive study on it.Based on this， this paper mainly discusses the application of intelligent control technology in industrial robot.

Keywords： industrial robot;intelligent control;data analysis

隨著現代科學技術水平的不斷提升，智能控制技術被廣泛應用于機器人管理中。當前，工業機器人被廣泛應用于汽車制造、生物科技、電器制造等多個行業，在提高行業工作效率和工作質量的同時，也降低了行業人力資源投入。智能控制技術在工業機器人上的應用，能使機器人更加智能地處理更多復雜的工作，以滿足現代工業發展的實際需求。

1 智能控制技術概述

智能控制是由智能機器自主地實現其目標的過程。智能控制是多學科交叉的成果，它的發展得益于人工智能、認知科學、模糊集理論和生物控制論等諸多學科的發展，反過來也促進了相關學科的發展。智能控制研究的主要目標是控制器本身。控制器不再是單一的數學模型解析型，而是數學解析和知識系統相結合的廣義模型，是多種學科知識交叉的控制系統[1]。

2 智能控制技術的分類

2.1 自適應控制體系

自適應控制系統是指具有自行組織特性的系統，包括四個部分，即基本調節控制反饋回路、系統準則給定、在線辨識和實時修正調整[2]。系統工作時主要由三個基本動作組成：識別對象的動態特性，在識別對象的基礎上采取決策，根據決策指令改變系統動作。自適應控制系統作為一種特殊的控制形式，能使機器人提升工作效率和工作質量，并根據外界信息調整相關參數。自適應控制系統機器人在工作過程中，自動測量輸入/輸出值，根據輸入/輸出值分辨外界環境動態特征，并科學系統地比較特征和期望，從而根據目標自動優化控制器結構參數。控制系統通過適應機構輸出工作信號，其主要流程包括辨識、決策、控制。

2.2 模糊控制體系

模糊控制是以模糊理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎的一種智能控制方法，它是從行為上模仿人的模糊推理和決策過程的一種智能控制方法。該方法首先將操作人員或專家經驗編寫成模糊規則，然后將來自傳感器的實時信號模糊化，將模糊化后的信號作為模糊規則的輸入，完成模糊推理。最終把推理后得到的輸出量加到執行器上。模糊控制可通過語言來表達控制過程，并借助計算機進行模擬控制，從而達到控制系統自動化。由于計算機智能化程度還不能完全達到理想水平，因此，將控制信息過程描述成其他計算機識別語言，基本控制思想可簡單概述為IF-THEN形式控制規律[3]。計算機控制工作的實際情況，即根據實際工作環境，將接收的外界信息轉換成可識別的計算機語言，控制系統根據計算機前提判斷對收集的外界信息作對比分析，并進行相應調整，從而得出相應決策。調整完成之后把得出的結論輸送給控制對象，達到有效的控制目的。

在工業機器人控制技術應用中，模糊控制技術的優勢為：操作人員在控制經驗基礎上進行科學控制，不通過數學建模的方式，而是通過科學方式解決系統中的不確定性;同時，系統有較強的魯棒性，受控制對象參數改變的影響不大，在非線性、時變、時滯等系統控制方面應用十分廣泛。模糊化控制主要步驟為模糊化、模糊推理、逆模糊化。在該過程中，需要精準計算模糊量、精確量，從而作用于整個被控過程。模糊控制也存在一定的缺點。例如，信息簡單的模糊處理將導致系統的控制精度降低和動態品質變差;模糊控制的設計尚缺乏系統性，無法定義控制目標。

2.3 神經網絡系統控制體系

作為多學科交叉領域的前沿技術，神經網絡具有自學習、自適應不確定性系統動態特性和逼近任意復雜非線性系統的特點。神經網絡模型用于模擬人腦神經元的活動過程，主要包括信息加工、處理、儲存和搜索等過程。神經網絡模型的主要特點是：在神經網絡中，知識不是存儲在特定的存儲單元中，而是分布在整個系統中，要存儲多個知識就需要很多鏈接;人工神經網絡通過學習訓練獲得網絡的權值與結構，呈現出很強的自學習能力和對環境的自適應能力;人工神經網絡由許多相同的簡單處理單元并聯組合而成，雖然每一個神經元的功能簡單，但大量簡單神經元并行處理能力和效果卻十分驚人。

3 工業機器人控制系統的特點

機器人與人類存在一定區別，例如，人有主觀能動性，而機器人沒有，想要利用機器人從事相關勞動，就需要對機器人進行控制，所以機器人控制系統具備以下特點。第一，可運動的特點。通常機器人運動主要是以坐標為準，如果需要機器人完成運動計劃，可以通過調整運動坐標以實現機器人運動模式的改變。第二，可選擇性操作多。這個情況可以簡單地理解為機器人的可運動模型多，這樣可以通過不同的組合形式完成多種操作，從而提升工業機器人的工業價值。第三，實現計算機控制。人體運動需要通過大腦進行控制，而機器人運動由計算機進行控制，通過計算機下達指令，機器人可以按照指令完成相應任務。

4 工業機器人控制系統分析

4.1 系統組成

通常情況下，工業機器人是由計算機系統進行控制的。常見的計算機控制系統由控制計算機、示教盒、傳感器接口、軸控制器、輔助設備控制等組成。其中，控制計算機主要由微處理器以及微型計算機組成，其是工業機器人行為控制的關鍵部分;示教盒需要利用通信技術與控制計算機進行關聯;傳感器主要由三部分組成，即視覺傳感器、力覺傳感器以及觸覺傳感器，該部分主要用于檢測機器人信息;軸控制系統主要是對工業機器人的運動系統進行控制。通過對工業機器人控制系統進行設置，進一步使工業機器人滿足工業生產需求。

4.2 控制方式

其一，點位控制。這種控制方式只對工業機器人末端執行器在作業空間中某些規定的離散點上的位姿進行控制。其二，連續軌跡控制。連續軌跡控制是對工業機器人末端執行器在作業空間中的位姿進行連續控制，要求其嚴格按照預定的軌跡和速度在一定的精度范圍內運動，且速度可控，軌跡光滑，運動平穩，以完成作業任務。其三，力矩控制。這種控制方式的原理與位置伺服控制原理基本相同，只不過輸入量和反饋量不是位置信號，而是力（力矩）信號，所以該系統中必須有力（力矩）傳感器。有時也利用接近、滑動等傳感功能進行自適應式控制。其四，智能控制。機器人的智能控制是通過傳感器獲得周圍環境的知識，并根據自身內部的知識庫作出相應的決策。采用智能控制技術，使機器人具有較強的環境適應性及自學習能力。

5 智能控制系統在工業機器人中的應用

5.1 控制機器人行動軌跡

工業機器人腿部主要由連接桿和動輪組成，若需要機器人移動，則要借助滾輪形式，以實現機器人正常行走。傳統運動控制方式已無法滿足工作需求，因為工業機器人需要對周圍環境進行準確判斷，對收集到的外界信息進行分析和研究，并借助模糊分析和神經網絡自適應控制方式，對其行走進行有效精確控制。在模糊神經網絡控制下，即使機器人收集的周圍環境信息不清晰或者不完整，控制系統也能馬上做出反應，對外界環境和位置進行準確判斷。例如，工業機器人執行野外搜救任務時，外界環境非常惡劣復雜，工業機器人要提升自身對外界環境信息的分析能力，避免出現運行故障。而在模糊神經控制系統下，控制系統功能呈現多樣性，對機器人的控制更加全面、深入。圖1為攪拌摩擦工業用機器人機械手運動軌跡控制模型[4]。

5.2 控制機器人精度

在機器人智能控制方式方面，傳統方法主要是利用PID控制[比例（Proportion）、積分（integral）、微分（differential）]的方式進行點位控制，但是，這種控制方式精度不夠高，很難實現機器人準確、高速運行。由于控制精度不足，導致實際工作中系統運行受到影響，因此，機器人進行智能控制時，可以借助PI控制器進行調整，保證整個系統平穩運行[5]。機器人面臨的環境復雜多變，因此可以采取簡單模型實現對機器人的精度控制，然后增加機器人工作遞推算法、并行算法，提升機器人對外界環境的敏感程度，從而實現動態模擬精度控制和智能控制，并根據實際需求科學選擇控制方案，結合各種控制方法的優勢，避免單一方案存在的不足，以改善機器人控制系統性能。

6 結語

在當前科技發展趨勢下，工業機器人對我國工業生產發展起著重要作用，改變了我國工業的生產面貌，優化了生產結構。企業通過在實際生產中應用機器人智能控制技術，總結經驗、優化機器人智能控制系統，提升工作效率和工作質量，提高工業機器人發展速度。在實際應用過程中，科研人員通過發展智能控制技術，提升機器人工作速度和精度，使機器人為更多企業創造更高價值，讓智能技術帶來的紅利和便利惠及大眾。

參考文獻：

[1]龐黨鋒，宋亞杰，王春光，等.基于工業機器人的數控加工控制系統設計[J].機床與液壓，2020（21）：67-69.

[2]劉心.智能控制技術在工業機器人控制領域中的應用[J].科技創新與應用，2020（15）：177-178.

[3]賀禮，喻清華，王皓.工業機器人在煤樣樣品分選中的應用研究[J].中國設備工程，2019（16）：134-136.

[4]周煒，廖文和，田威.基于空間插值的工業機器人精度補償方法理論與試驗[J].機械工程學報，2013（3）：126-127.

[5]劉世成.工業機器人路徑規劃算法研究[D].沈陽：沈陽工業大學，2004：25.