基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法及系统和平台与流程

本发明涉及智能机器人，尤其一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法及系统和平台。

背景技术：

1、伺服电机pid参数的控制对于工业机器人的作业精度和稳定性十分重要。随着研究的深入，越来越多的智能数学模型或者算法比如bp神经网络模型、粒子群算法、遗传算法等被引入经典的pid控制中，得到更加智能化的pid控制器。

2、然而，基于智能数学模型或者算法的pid自整定控制方法存在辨识时间长、辨识精度低等缺点，这使得智能数学模型或者算法的pid自整定控制方法在实际上的使用受到了很大限制。另一方面，由于工业机器人具有很强的耦合性，各关节之间摩擦力的变化以及末端负载的变化等都会对工业机器人的控制系统造成不小的扰动，造成控制精度不足，以至于工业机器人的伺服电机系统不能在很短的时间内达到稳定状态。因而，亟待开发一种工业机器人的控制方法以改善控制精度。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法及系统和平台，通过混合麻雀算法快速确定最佳pid参数，减少人工调整pid参数的时间，提升工业机器人的控制性能和控制精度，同时对于工业机器人在运动中产生的抖动有很好的抑制作用，有效提升了伺服电机的稳定性，保证工业机器人在复杂环境中工作的稳定性和安全性。

2、本发明采用的技术方案是：

3、一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，包括以下步骤：

4、步骤s1，基于工业机器人的当前位置和工作需求设定所述工业机器人的动作模式a；

5、步骤s2，对所述动作模式a按照动作步骤进行拆解，得到若干个连续的分解动作；分析由前一所述分解动作到下一所述分解动作时，所述工业机器人上驱动相应关节运动的伺服电机的转轴的旋转角度，并将所述旋转角度换算为旋转圈数；当前所述分解动作、当前所述分解动作对应的全部所述伺服电机以及每个所述伺服电机对应的所述旋转角度和所述旋转圈数构成当前所述分解动作对应的运动数据；集合全部所述分解动作对应的所述运动数据形成所述动作模式a对应的运动数据集；

6、步骤s3，逐一将所述运动数据集中的所述运动数据导入构建的混合麻雀算法数学模型中进行运算分析，得到由前一所述分解动作到下一所述分解动作时所述工业机器人上驱动相应关节运动的所述伺服电机对应的控制器的最佳pid参数；集合全部所述分解动作对应的所述最佳pid参数形成所述动作模式a对应的最佳pid参数集；

7、步骤s4，基于所述最佳pid参数集由所述控制器控制相应的所述伺服电机工作，实现对所述工业机器人在所述动作模式a下的动作控制。

8、进一步地，还包括：

9、步骤s5，当所述工业机器人基于当前位置和/或工作需求的调整从所述动作模式a切换到动作模式b时，参照所述步骤s2至所述步骤s4重新执行。

10、进一步地，所述步骤s3中由所述混合麻雀算法数学模型运算分析得到所述最佳pid参数的具体流程为：先预设一组pid初始参数，然后基于所述pid初始参数利用遗传算法进行全局搜索，判断出所述最佳pid参数的参考范围，最后利用麻雀搜索算法在所述参考范围中进行局部搜索，寻到所述最佳pid参数。

11、进一步地，所述步骤s4中所述控制器基于所述最佳pid参数集实现对应的所述伺服电机进行控制的具体过程包括：采集所述工业机器人上驱动相应关节运动的所述伺服电机的三相电流，然后采用场定向控制算法并带入对应的所述最佳pid参数对所述三相电流运算得到最佳控制电流，最后由所述控制器以所述最佳控制电流驱动相应所述伺服电机工作。

12、基于同样的发明构思，本发明还提供一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制系统，以实施前述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，包括：

13、设定模块，所述设定模块用于基于工业机器人的当前位置和工作需求设定所述工业机器人的动作模式a；

14、拆解分析模块，所述拆解分析模块用于对所述动作模式a按照动作步骤进行拆解，得到若干个连续的分解动作；分析由前一所述分解动作到下一所述分解动作时，所述工业机器人上驱动相应关节运动的伺服电机的转轴的旋转角度，并将所述旋转角度换算为旋转圈数；当前所述分解动作、当前所述分解动作对应的全部所述伺服电机以及每个所述伺服电机对应的所述旋转角度和所述旋转圈数构成当前所述分解动作对应的运动数据；集合全部所述分解动作对应的所述运动数据形成所述动作模式a对应的运动数据集；

15、运算分析模块，所述运算分析模块逐一将所述运动数据集中的所述运动数据导入构建的混合麻雀算法数学模型中进行运算分析，得到由前一所述分解动作到下一所述分解动作时所述工业机器人上驱动相应关节运动的所述伺服电机对应的控制器的最佳pid参数；集合全部所述分解动作对应的所述最佳pid参数形成所述动作模式a对应的最佳pid参数集；

16、执行控制模块，所述执行控制模块用于基于所述最佳pid参数集由所述控制器控制相应的所述伺服电机工作，实现对所述工业机器人在所述动作模式a下的动作控制。

17、进一步地，还包括：

18、重置模块，所述重置模块用于当所述工业机器人基于当前位置和/或工作需求的调整从所述动作模式a切换到动作模式b时，对所述拆解分析模块、所述运算分析模块和所述执行控制模块进行重置，然后参照对所述工业机器人在所述动作模式a下的控制方法重新实施在所述动作模式b下的控制。

19、基于同样的发明构思，本发明还一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制平台，包括通讯模块、arm处理器、fpga处理器、fmc总线和存储模块；其中，所述arm处理器和所述fpga处理器之间通过所述fmc总线连接，所述通讯模块以及所述存储模块与所述arm处理器连接；所述arm处理器和所述fpga处理器上通过运行预设程序，执行前述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法。

20、进一步地，所述通讯模块为串口通讯模块、rs485通讯模块或以太网通讯模块。

21、进一步地，所述存储模块为sdram存储器、eeprom存储器或flash存储器。

22、本发明的有益效果是：

23、本发明提供了一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法及系统和平台，通过混合麻雀算法快速确定最佳pid参数，减少人工调整pid参数的时间，提升工业机器人的控制性能和控制精度，同时对于工业机器人在运动中产生的抖动有很好的抑制作用，有效提升了伺服电机的稳定性，保证工业机器人在复杂环境中工作的稳定性和安全性。

技术特征：

1.一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求1或2所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤s3中由所述混合麻雀算法数学模型运算分析得到所述最佳pid参数的具体流程为：先预设一组pid初始参数，然后基于所述pid初始参数利用遗传算法进行全局搜索，判断出所述最佳pid参数的参考范围，最后利用麻雀搜索算法在所述参考范围中进行局部搜索，寻到所述最佳pid参数。

4.根据权利要求1或2所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤s4中所述控制器基于所述最佳pid参数集实现对应的所述伺服电机进行控制的具体过程包括：采集所述工业机器人上驱动相应关节运动的所述伺服电机的三相电流，然后采用场定向控制算法并带入对应的所述最佳pid参数对所述三相电流运算得到最佳控制电流，最后由所述控制器以所述最佳控制电流驱动相应所述伺服电机工作。

5.一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制系统，以实施如权利要求1~4中任意一项所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制系统，其特征在于，还包括：

7.一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制平台，其特征在于，包括通讯模块、arm处理器、fpga处理器、fmc总线和存储模块；其中，所述arm处理器和所述fpga处理器之间通过所述fmc总线连接，所述通讯模块以及所述存储模块与所述arm处理器连接；所述arm处理器和所述fpga处理器上通过运行预设程序，执行如权利要求1~4所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法。

8.根据权利要求7所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制平台，其特征在于，所述通讯模块为串口通讯模块、rs485通讯模块或以太网通讯模块。

9.根据权利要求7所述的基于混合麻雀算法的工业机器人的控制平台，其特征在于，所述存储模块为sdram存储器、eeprom存储器或flash存储器。

技术总结本发明提供一种基于混合麻雀算法的工业机器人的控制方法及系统和平台，属于智能机器人技术领域。该工业机器人的控制方法包括以下步骤：设定工业机器人的动作模式A；对动作模式A按照动作步骤进行拆解分析得到运动数据；采用混合麻雀算法数学模型对运动数据进行运算分析得到最佳PID参数；基于最佳PID参数进行工业机器人控制。该系统和平台用于实施前述的工业机器人的控制方法。本发明通过混合麻雀算法快速确定最佳PID参数，减少人工调整PID参数的时间，提升工业机器人的控制性能和控制精度，同时对于工业机器人在运动中产生的抖动有很好的抑制作用，有效提升了伺服电机的稳定性，保证工业机器人在复杂环境中工作的稳定性和安全性。技术研发人员：傅强,邓宏盛,杨戴蔚,刘翔,张衡镜,张蒙,刘雪垠,林华,王鹏翔,冯庭平,李军民受保护的技术使用者：四川省机械研究设计院（集团）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9