摘 要
随着工业自动化和机器人技术的快速发展，机械手在智能制造、物流分拣和服务机器人等领域的应用日益广泛，而高精度伺服控制作为实现稳定抓取与灵活操作的核心技术，已成为研究热点。本研究以伺服控制在机械手抓取中的应用为切入点，旨在解决传统控制方法在动态响应、抗干扰能力和自适应性方面的不足。通过引入基于模型预测的非线性伺服控制算法，并结合多传感器融合技术，构建了一种适用于复杂工况的机械手伺服控制系统。该系统能够实时调整控制参数，显著提升机械手在不同负载条件下的抓取精度与稳定性。实验结果表明，所提出的控制策略相较于传统PID控制方法，在动态响应速度上提高了约30%，位置误差降低了约45%，同时具备更强的外部干扰抑制能力。
关键词：机械手伺服控制 非线性控制算法 深度强化学习
Abstract
With the rapid development of industrial automation and robot technology, the manipulator is increasingly widely used in the fields of intelligent manufacturing, logistics sorting and service robot, and the high-precision servo control, as the core technology to realize stable grasping and flexible operation, has become a research hotspot. This study started with the application of servo control in manipulator grasping, and aims to solve the shortcomings of traditional control methods in dynamic response, anti-interference ability and adaptability. The introduction of nonlinear servo control algorithm based on model prediction and multi-sensor fusion technology build a manipulator servo control system for complex conditions. The system can adjust the control parameters in real time, significantly improving the grasping accuracy and stability of the manipulator under different load conditions. The experimental results show that the proposed control strategy improves the dynamic response speed by about 30% compared to the traditional PID control method, and has a stronger external interference suppression ability.
Keyword:Mechanical Hand Servo Control Nonlinear Control Algorithm Deep Reinforcement Learning
目 录
1绪论 1
1.1伺服控制与机械手抓取的研究背景 1
1.2伺服控制在机械手抓取中的意义分析 1
1.3国内外研究现状与发展趋势 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2伺服控制系统的基本原理与设计 2
2.1伺服控制系统的组成与功能 2
2.2伺服电机的选择与性能优化 3
2.3控制算法在伺服系统中的应用 3
2.4系统建模与动态特性分析 4
2.5伺服控制精度的影响因素 4
3机械手抓取任务中的伺服控制策略 5
3.1抓取任务的运动学与动力学分析 5
3.2基于伺服控制的轨迹规划方法 5
3.3力/位置混合控制在抓取中的应用 6
3.4自适应伺服控制策略的设计 6
3.5抓取稳定性与误差补偿机制 7
4实验验证与性能评估 7
4.1实验平台搭建与参数设置 7
4.2不同工况下的伺服控制效果分析 8
4.3抓取任务中的误差来源与改进措施 8
4.4性能指标体系与评估方法 9
4.5实验结果与数据分析 9
结论 10
参考文献 11
致谢 12
