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随着生产技术水平的不断提升,关节型机器人已经逐渐代替人类被广泛应用于各个工业生产领域,同时,它在实际生产工作中也会产生大量的能耗。因此考虑到在重载搬运工况下,通过分析非线性摩擦等因素对关节型机器人系统能耗的影响,并提出可行的系统控制策略,以及进一步建立关节型重载搬运机器人最小能耗的控制系统模型,使其关节机械臂能耗最小化成为该领域重点研究内容之一。加速度突变现象会直接影响关节型重载搬运机器人的运动控制和使用寿命。针对传统插值算法常常会出现上述问题,利用机器人逆运动学和五段S型曲线改进插值算法从而完成对关节型重载搬运机器人模型的空间轨迹规划任务,并通过仿真实验对比表明,所提出的五段S型曲线改进插值算法不仅可以完成机器人模型的空间轨迹规划任务,而且可以较好的减小关节角加速度突变及波动范围大的问题,从而实现关节能耗较优。关节型重载搬运机器人是一个复杂的非线性系统,仅考虑回转轴、大臂和小臂组成的三个自由度,利用拉格朗日力学法推导出关节型重载搬运机器人模型的机电耦合动力学方程。搭建了关节型重载搬运机器人模型的机电系统联合仿真平台,并由仿真实验分析表明,所提出的基于机器人机电耦合动力学模型的力矩前馈控制策略能够较准确的实现机器人模型各运动关节沿着预定的轨迹运动,而且各运动关节的动态性能指标稳定、能量耗散较小。基于最优控制的相关理论及方法,建立了在负载转矩工况下的关节机械臂驱动系统模型,推导出考虑非线性摩擦时的最优角速度和控制电流表达式,并通过实参仿真实验可知,关节机械臂驱动系统总能耗不仅受到负载转矩的影响,焦耳热损耗、粘性摩擦损耗和库仑摩擦损耗也同样影响驱动系统总能耗变化。因此,提出一种基于改进BP神经网络算法的关节最小能耗软测量模型,能够实现对未知角位移和未知负载情况下的能耗预测。对关节型机器人运动控制系统实验平台和关节伺服驱动系统实验平台分别进行搭建,完成了定位精度测试、夹取搬运实物和伺服电机驱动实验,以及设计出操作便捷的上位机HIM触摸屏操作面板及下位机PLC程序,实现了组态界面和下位机通信,能够对关节驱动用直流伺服电机进行速度控制。