一种基于阻抗参数优化的球头自适应入位方法

1.本发明涉及一种球头入位技术，尤其是一种基于阻抗参数优化的球头自适应入位方法，主要用于飞机自动化装配中调姿定位器的球头入位
。


背景技术：

2.多台数控定位器及其末端球窝组成的调姿机构被广泛应用于飞机部件的数字化装配中，驱动定位器使得与飞机部件固连的工艺球头准确落入定位器末端球窝的这一过程被称为球头入位
。
为保证部件的调姿精度，同时防止入位后球头球窝相对位置发生改变，设计的工艺球头和球窝之间配合间隙极小，除此之外，入位时过大的接触应力可能对飞机结构造成损坏，整个过程应在低应力条件下进行，因此，要实现飞机部件准确且柔顺的入位十分困难
。
3.目前常见的球头入位方法可大致分为被动入位和主动入位，根据球窝找正球头方式的不同，主动入位又可被分为测量入位和自适应入位
。
被动入位即通过特殊的机械结构调整球头球窝的相对位置以释放因位置偏差引起的强迫接触应力，但是自稳定性较差，很难保证调姿过程中调姿机构对部件的稳固支撑
。
测量入位的关键在于如何获得球头球窝之间准确的相对位置关系，但是仅考虑了球头球窝配合的位置准确性，却忽略了入位过程的柔顺性，球头球窝之间的低接触应力要求很难得到保证
。
不同于测量入位对球头球窝相对位置偏差的直接补偿，自适应入位通过构建驱动系统与入位系统的力位耦合关系，实现定位器末端对球头位置的主动找正，阻抗控制通过构建特定的控制器系统使其拥有合适的阻抗特性，从而实现对执行器位置与力的间接动态控制
。
4.为解决飞机大部件工艺球头的准确柔顺入位难题，本发明提出了一种基于阻抗参数优化的球头自适应入位方法
。
由实际接触力和参考轨迹偏差构建球头入位的阻抗控制模型，并基于人工鱼群算法对阻抗参数进行优化；为提高阻抗控制器在未知环境下的鲁棒性，进一步基于模型参考设计了球头入位的自适应阻抗控制方法
。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于滑模控制的球头自适应入位技术，以解决上述背景技术中提出的问题
。
6.实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括以下步骤：
7.一种基于阻抗参数优化的球头自适应入位方法，包括以下步骤：
8.s1
：自适应生成球头入位过程参考入位轨迹，并由实际接触力和参考轨迹偏差构建球头人位的阻抗控制模型；
9.s2
：基于人工鱼群算法调整阻抗参数，自适应整定和优化阻抗参数；
10.s3
：基于模型参考设计自适应阻抗控制器，对决策计算出来的阻抗参数进行自适应修正以自动矫正控制动作
。
11.优选地，所述步骤
s1
中的参考入位轨迹表示为：
[0012][0013]
式中fx
、fy、fw分别为球头球窝接触的各向分力，可由三维力传感器采集获得；
v0
为定位器的初始顶升速度；
t
为时间
。
[0014]
优选地，所述步骤
s1
中的阻抗控制模型可表示为：
[0015]
md(x
″‑
x
″d)+bd(x
′‑
x
′d)+kd(x-xd)
＝fe-fd[0016]
fe＝be
(x
′‑
x
′e)+ke(x-xe)
[0017]
其中
md、bd和
md分别为目标阻抗模型的惯性矩阵
、
阻尼矩阵和刚度矩阵，
x
为定位器末端实际运动轨迹，
xd为定位器末端参考运动轨迹，
fe为定位器末端球窝与球头的实际接触力，
fd为定位器末端球窝与球头的期望作用力；
xe为环境位置，be
为环境等效阻尼，
ke为环境等效刚度
。
[0018]
则目标阻抗模型在笛卡尔坐标系任一坐标轴方向上的表达式为：
[0019]
md(x
″‑
x
″d)+bd(x
′‑
x
′d)+kd(x-xd)
＝fe-fd[0020]
fe＝be
(x
′‑
x
′e)+ke(x-xe)
[0021]
令
δ
x
＝
x-xd，代表执行器末端的位置变化，也即经理想阻抗模型后的执行器输出轨迹修正量，同时对阻抗控制模型进行拉普拉斯变换可得到其频域范围内的表达式为：
[0022][0023]
优选地，所述步骤
s2
中人工鱼群算法进行阻抗控制参数优化的过程如下：
[0024]
4.1
参数初始化，
md、bd和
kd分别为目标阻抗模型的惯性矩阵
、
阻尼矩阵和刚度矩阵，设置人工鱼群大小为n，范围分别为
[m
d1
，md2
]、[b
d1
，bd2
]
和
[k
d1
，kd2
]
，产生一个3行3列的初始参数阵列，每列表示一条人工鱼的三个待优化参数；
[0025]
4.2
觅食行为，即参数微调阶段，设置人工鱼当前状态为
xi＝
[m
di
，bdi
，kdi
]
，mdi
，bdi
，kdi
分别是砌
、bd和
kd在当前状态的参数，设定人工鱼活动半径为r，活动步长为d，在该范围内随机选择一个状态
xi并计算对应食物浓度
yi，判断是否满足前进条件，反复尝试不超过m次后，如果仍不满足前进条件，则随机按照活动步长d移动一步
。
[0026]
4.3
包括两个参数比较阶段：
[0027]
4.3.1
聚群行为，设置人工鱼当前状态为
xi，探索当前领域内的伙伴数目
nf及中心位置
xc＝
[m
dc
，bdc
，kdc
]
，如果
yc/nf＞
δ
yi，表明人工鱼伙伴中心有较多的食物并且不太拥挤，则朝伙伴中心位置前进一步，否则执行
4.2
觅食行为，其中
δ
是拥挤度因子，设置为
p。
[0028]
4.3.2
追尾行为，设置人工鱼当前状态为
xi，探索当前领域内的伙伴数目
nf及伙伴中巧最大的伙伴
xj，如果
yj/nf＞
δ
yi，表明伙伴
xj的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，则朝伙伴
xj的方向前进一步，否则执行
4.2
觅食行为，其中
δ
是拥挤度因子，设置为
q。
[0029]
4.4
确定参数下一步调整方向，对比
4.3.1
和
4.3.2
结果，输出对应食物浓度较大的参数，再重复步骤
4.2
和
4.3
，其中迭代次数不超过
l
次
。
[0030]
优选地，所述步骤
s3
中的自适应阻抗控制器表达形式为：
[0031][0032]
式中，
e(t)
为某一自由度方向上作用力误差，
p(t)
为时变的自适应比例力反馈系数，
d(t)
为时变的自适应微分力反馈系数，
g(t)
为与
e(t)
和
e(t)
′
相关的辅助函数项；
σ0其
σ1其
σ2其补为修正因子且均为小正数
。
附图说明
[0033]
图1球头入位系统组成；
[0034]
图2球头入位阻抗控制模型；
[0035]
图3模型参考自适应阻抗控制系统组成
。
具体实施方式
[0036]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围
。
[0037]
一种基于阻抗参数优化的球头自适应入位方法，包括以下步骤：
[0038]
s1
：自适应生成球头入位过程参考入位轨迹，并由实际接触力和参考轨迹偏差构建球头人位的阻抗控制模型；
[0039]
s2
：基于人工鱼群算法调整阻抗参数，自适应整定和优化阻抗参数；
[0040]
s3
：基于模型参考设计自适应阻抗控制器，对决策计算出来的阻抗参数进行自适应修正以自动矫正控制动作
。
[0041]
所述步骤
s1
中的参考入位轨迹表示为：
[0042][0043]
式中fx
、fy、fw分别为球头球窝接触的各向分力，可由三维力传感器采集获得；
v0为定位器的初始顶升速度；
t
为时间
。
[0044]
所述步骤
s1
中的阻抗控制模型如图2所示，可表示为：
[0045]
md(x
″‑
x
″d)+bd(x
′‑
x
′d)+kd(x-xd)
＝fe-fd[0046]
fe＝be
(x
′‑
x
′e)+ke(x-xe)
[0047]
其中
md、bd和
md分别为目标阻抗模型的惯性矩阵
、
阻尼矩阵和刚度矩阵，
x
为定位器
末端实际运动轨迹，
xd为定位器末端参考运动轨迹，
fe为定位器末端球窝与球头的实际接触力，
fd为定位器末端球窝与球头的期望作用力；
xe为环境位置，be
为环境等效阻尼，
ke为环境等效刚度
。
[0048]
则目标阻抗模型在笛卡尔坐标系任一坐标轴方向上的表达式为：
[0049]
md(x
″‑
x
″d)+bd(x
′‑
x
′d)+kd(x-xd)
＝fe-fd[0050]
fe＝be
(x
′‑
x
′e)+ke(x-xe)
[0051]
令
δ
x
＝
x-xd，代表执行器末端的位置变化，也即经理想阻抗模型后的执行器输出轨迹修正量，同时对阻抗控制模型进行拉普拉斯变换可得到其频域范围内的表达式为：
[0052][0053]
上述阻抗控制可通过调整目标阻抗参数使执行器末端更好地适应当前接触环境，更优的参数组合往往带来更好的阻抗控制效果
。
但在实际应用中，阻抗参数的优化是一个复杂的多目标耦合问题，凭借经验或简单的试验预测无法获得多参数的全局最优解
。
[0054]
人工鱼群算法是一种基于自然现象的，被用来求解全局最优的群体智能算法，其核心原理是群体的全局寻优，本发明将模拟鱼群搜索的模型与传统的优化技术结合，具备自适应
、
无监督搜索和快速收敛的优点，可用于阻抗控制的参数整定与优化
。
[0055]
所述步骤
s2
中人工鱼群算法进行阻抗控制参数优化的过程如下：
[0056]
4.1
参数初始化，
md、bd和
kd分别为目标阻抗模型的惯性矩阵
、
阻尼矩阵和刚度矩阵，设置人工鱼群大小为n，其中n设置为
100
，范围分别为
[m
d1
，md2
]、[b
d1
，bd2
]
和
[k
d1
，kd2
]
，产生一个3行3列的初始参数阵列，每列表示一条人工鱼的三个待优化参数；
[0057]
4.2
觅食行为，即参数微调阶段，设置人工鱼当前状态为
xi＝
[m
di
，bdi
，kdi
]
，mdi
，bdi
，kdi
分别是
md、bd和
kd在当前状态的参数，设定人工鱼活动半径为r，活动步长为d，在该范围内随机选择一个状态
xi并计算对应食物浓度
yi，判断是否满足前进条件，反复尝试不超过
50
次后，如果仍不满足前进条件，则随机按照活动步长d移动一步
。
[0058]
4.3
包括两个参数比较阶段：
[0059]
4.3.1
聚群行为，设置人工鱼当前状态为
xi，探索当前领域内的伙伴数目
nf及中心位置
xc＝
[m
dc
，bdc
，kdc
]
，如果
yc/nf＞
δ
yi，表明人工鱼伙伴中心有较多的食物并且不太拥挤，则朝伙伴中心位置前进一步，否则执行
4.2
觅食行为，其中
δ
是拥挤度因子，设置为
90。
[0060]
4.3.2
追尾行为，设置人工鱼当前状态为
xi，探索当前领域内的伙伴数目
nf及伙伴中
yj最大的伙伴
xj，如果
yj/nf＞
δ
yi，表明伙伴
xj的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，则朝伙伴
xj的方向前进一步，否则执行
4.2
觅食行为，其中
δ
是拥挤度因子，设置为
50。
[0061]
4.4
确定参数下一步调整方向，对比
4.3.1
和
4.3.2
结果，输出对应食物浓度较大的参数，再重复步骤
4.2
和
4.3
，其中迭代次数不超过
500
次
。
[0062]
利用人工鱼群算法进行阻抗控制参数离线整定能得到很好的阻抗控制效果，但常规阻抗控制并未考虑环境参数变化对阻抗系统稳定性和响应特性的影响，于是需要对设计的目标阻抗模型做进一步稳态误差和动态性能分析
。
[0063]
考虑笛卡尔坐标系下单一方向的目标阻抗控制模型，执行器末端与环境接触时，由环境动力学方程式
fe＝be
(x
′‑
x
′e)+ke(x-xe)
得：
kex+bex
′
＝
fe+kexe+bex
′e。
进一步可以得
到执行器末端实际轨迹表达式为：
[0064][0065]
通常情况下规划的参考轨迹
xd为常量，即
xd"
＝
xd′
＝0，于是将上式带入到目标阻抗控制模型式
md(x
″‑
x
″d)+bd(x
′‑
x
′d)+kd(x-xd)
＝fe-fd可以得到：
[0066][0067]
期望接触力
fd为恒定值，即
fd″
＝
fd′
＝0，执行器末端与环境接触并处于稳定状态时，期望接触力与实际接触力之差e为定值，即此时e″
＝e′
＝0，于是由上式得目标阻抗模型的接触力稳态误差为：
[0068][0069]
可以看出目标阻抗模型的接触力稳态误差受环境参数
ke和环境位置
xe的影响，即在执行器末端与环境作用过程中，若环境刚度或位置发生变化，则目标阻抗系统的稳态特性也会遭到破坏
。
[0070]
在实际入位过程中，很难对环境参数和环境位置进行精确估计，在驱动定位器使其末端球窝接触工艺球头时，吊装的部件位置很难保持不动，即在球头入位过程中环境参数可能发生改变，从而破坏设计的目标阻抗系统的稳定性和响应特性
。
为解决这一问题，本发明基于模型参考设计自适应阻抗控制器，通过在线辨识接触环境条件的变化，根据辨识的阻抗系统状态和事先给定的参考模型准则做出决策，对决策计算出来的阻抗参数进行自适应修正以自动矫正控制动作
。
模型参考自适应阻抗控制系统的组成如图3所示
。
[0071]
模型参考自适应控制的基本原理为：根据被控对象的结构和具体控制性能要求，设计参考模型，使其输出
ym表达可调系统对期望输入r的期望响应；然后在每个控制周期内，将参考模型输出
ym与被控对象输出y直接相减，得到广义误差信号e＝ym-y
，自适应机构根据一定的准则，利用广义误差信号和目标阻抗输出u来修改可调阻抗控制器参数，即产生一个自适应控制律，使e趋向于0，也就是使对象实际输出向参考模型输出靠近，最终达到一致
。
[0072]
球头球窝在接触过程中，定位器末端的空间位置是入位控制系统的主要参考输入，本发明将自适应控制器看作在标准阻抗控制器的原有修正量上增加一个空间位置修正量
δ
x
′
，于是运动控制系统的位置输入可表示为：
xr＝
xd+
δ
x+
δ
x
′
，其中
xr为运动控制系统的位置输入量
。
自适应控制器提供的位置修正量
δ
x
′
可参考基于位置的自适应阻抗控制方法来获取，其表达形式为：
δ
x
′
＝
p(t)e(t)+d(t)e(t)
′
+g(t)
，其中
e(t)
为某一自由度方向上作用力误差，
p(t)
为时变的自适应比例力反馈系数，
d(t)
为时变的自适应微分力反馈系数，
g(t)
为与
e(t)
和
e(t)
′
相关的辅助函数项
。
[0073]
在自适应算法的具体实现中，可将理想参考模型的系统输入设为0，系统的状态变量e也取0，考虑系统输出的连续性，可得到系数
p(t)、d(t)
和
g(t)
的调整规律：
[0074][0075]
在部件入位过程中，球头球窝的期望接触力越小越好，所以将期望接触力
fd取零，同时采用
σ-修正法补偿未建动态模型的影响，于是新的控制律为：
[0076][0077]
其中
σ0其
σ1其
σ2其补为修正因子且均为小正数，将上述方程带入
δ
x
′
＝
p(t)e(t)+d(t)e(t)
′
+g(t)
的控制量中即可得到最终的自适应阻抗控制项
。
[0078]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化
、
修改
、
替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定
。