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文/清月夜话

编辑/清月夜话

工业机器人臂广泛用于搬运材料、零件和工具，以及对零件进行焊接和涂装，在速度、重复性和看似智能的决策方面表现出强大的性能。在结构上，机器人臂由多个部件构成，如机械臂链节、执行器、控制器和传感器，其中控制器充当大脑来操纵机械部件。

机器人臂的操纵器由链节和关节构建，以控制机器人的轨迹。这种操纵器的链节通过关节连接在一起，允许旋转运动或平移位移。通常，末端执行器附着在结构的末端关节上。

在工业机器人臂的实施中，精确控制每个自由度被视为提高性能的竞争关键。最显著的控制器策略包括阻抗控制、力控制、运动控制和混合运动力控制。一方面，优化估计的传递函数模型是增强控制器设计的最重要标准。另一方面，开发机器人操纵器的控制系统的基础是反馈回路。

因此，有必要定义输入信号，如扭矩和驱动输入电压，以实现期望的操作。几十年来，比例积分微分算法是工业中用于控制闭环反馈系统的最常用算法之一，因其复杂性较低且能够满足广泛范围的装置模型的期望控制器功能。

它代表了三个比例增益：比例、积分和微分，它们应共同进行调整以获得更好的性能。尽管只有三个参数，但经典PID控制器无法满足复杂的要求。PID的问题被认为是调节不良，这意味着目前大多数控制器的调节不良。

这导致了对PID控制器本身的偏见判断。控制器调节极大地影响控制系统的性质，如对干扰和噪声的稳健性。

在过去的50多年里，已经提出了大量的调节策略，以实现满意的响应时间特性，包括峰值超调量、上升时间和稳定时间。通过考虑系统性比例增益调整，可以实现PID控制器性能的优化，否则调节将不足够，测试过程将更加耗时。

调整和优化PID增益可以提高收敛速度和全局优化，减少了装置系统的超调和过渡时间。实际上，进化算法通过适应系统的非线性呈现了优化PID增益的最佳解决方案。遗传算法是EA的一类一流范畴，通常用于生成优化PID参数的高质量解决方案，依赖于生物启发式操作，如变异、交叉和选择。

通常，GA被应用于优化称为适应度函数的函数。FF帮助GA算法衡量问题解决方案的质量以及问题解决方案的有效性。在设计控制器时，与性能指标有关，可能被视为改进控制器响应的多目标函数。