摘要： 水下作业系统太多采用液压驱动。本文设计了一种握力传感器井对其性能进行研究，建立了控制机械手爪的电液位置伺服系统，在此基础上，构成了基于电液位置伺服系统的机械手夹持力控制系统，采用带有可自动调整的智能权函数的摸期控制器来控制机械手夹持力，井进行了实验研究。实验证明，使用这种控制方法系统响应快、超调小、控制精度高、能够满足机械手爪抓取作业时对夹持力控制的要求。
关键词： 握力传感器；电液伺服系统；摸期控制：机械手
引 言 机械手爪是机器人实现灵巧操作的重要部分，它的灵巧抓握操作是体现机器人智能化程度的一个重要标志。电液伺服系统易受系统压力、油温等变化的影响，系统参数易变，很难实现精确控制，对于采用电液伺服控制的水下作业机械手来说，对其进行有效、宽范围、精确的夹持力的控制问题一直未得到很好的解决。因此，对于液压机械手夹持力控制技术进行深人地研究，对于提高机械手的作业水平，实现其作业的智能化，有着重要的理论意义和实际工程意义。
1 机械手爪的结构及工作原理 机械手爪的结构为典型的连杆机构，如图1所示。滑块的直线运动驱动手爪平行两指的张开与合拢。机械手爪可简化为如图2所示的连杆机构，ABC为一整
体，其中AB=34mn，BC=34mm，AC=60mn；D为滑块，沿Y方向做直线运动，通过连杆BD带动ABC实现手爪的张开与合拢，D的最大行程为15mn；C为手指基体上一点，由于手指是平行移动的，即c点只能沿x方向运动，则c点的位移即为手指张开、合拢时进给的尺寸。图2中D点的位置为初始位置，即手爪合拢时滑块的位置，令AC绕A转角为θ，逆时针为正，在图2中所示位置θ=0°，当滑块在初始位置，即Y=0时，转角θ=0°，此时手爪合拢；当滑块在极限位置，即Y=15mn时，θ=42.5°。此时手爪张开最大。手指位移x与转角θ的关系为：X=AC＊sinθ=60sinθ 则手指位移最大值为40．5mm，即手爪张开最大距离为81mn。
2 电液位置伺服系统 电液位置伺服系统由液压动力源、电液伺服阀、直线油缸、角位移传感器和控制器组成，如图3所示。电液位置伺服系统中，电液伺服阀采用型号为CSDY15的射流管伺服阀，液压源调定工作压力为10MPa，油缸采用非对称型直线液压缸，即单杆缸，其活塞直
径D=30nun，活塞杆直径d=18m ．活塞直线行程为15ram，活塞杆推出时手爪张开，活塞回收时手爪闭合，角位移传感器采用精密电位计，控制器为用模拟电路实现的超前一滞后控制器。
3 握力传感器 握力传感器为垂链式膜片结构，膜片的变形区贴有应变片以检测夹持力的大小，四个应变片构成全电桥以提高传感器的线性度和灵敏度，相互补偿由于温度等因素引起的误差和漂移。握力传感器有两个作用：一是检测机械手抓握物体时作用在物体上的垂直作用力的大小；二是依靠其变形区的形变产生易于控制的对物体的作用力，即对抓取图4握力传感器的譬出信号对象物的夹持力是由握力传感器依靠其变形区的形变产生的。握力传感器安装在手指表面直接与抓取对象物接触，为提高与抓取对象物间的摩擦系数、增大手指的柔顺性、减小抓握物体时对物体的冲击力，在握力传感器与对象物接触的表面上贴有一层橡胶。对握力传感器进行力加载试验传感器的输出信号s与作用力F的关系如图4所示，通过试验可知，这种传感器线性度好、回程误差小、精度高，能够满足机械手抓取作业时对夹持力测量的需要，s与F的关系为S =0．075F+0．08
让手爪抓握剐性物体，从接触开始每次让手爪进给相同的位移，得手爪进给位移d 与握力传感器输出信号S的关系曲线如图5所示。由于握力传感器输出信号s与作用力，之间为线性关系，因此由图5可以看出，手爪位移与力的关系是非线性的，可分为三个阶段：（1）0≤dx<0．6（2）0．6<～dx<1．7（3）1 7≤dx≤2．8 在阶段（1）曲线斜率很小，说明每次进给握力传感器的变形区变形很小，这是由于传感器表面的橡胶承担了大部分变形；在阶段（2）曲线斜率增大了许多，这是由于传感器表面的橡胶已基本不再变形，手爪位移引起的传感器的变形主要由传感器的变形区来承担；在阶段（3）曲线斜率又有所增加，这时橡胶已不再发生形变，手爪位移引起的传感器的变形全部由传感器的变形区来承担。对图5所示曲线进行分段拟合得：
4 机械手夹持力的模糊控制技术 模糊控制技术是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制技术。由模糊逻辑推理法，对于n条模糊控制规则可以得到rt个输入输出关系矩阵R ，R[sub]2[/sub]，...... ，R[sub]n[/sub] ，从而由模糊规则的合成算法可得系统总的模糊关系矩阵为
对于任意系统误差E和误差变化DE，，其对应的模糊控制器输出U为:
对由式（1）得到的模糊控制量U进行精确化计算就可以直接控制系统对象了，然而在实际应用中．由于模糊关系矩阵R是一个高阶矩阵．如果对任意瞬间的系统误差E和误差变化DE都用式（1）合成计算出即时控制输出U，就会花费大量时间，使系统适时控制性能变差。因此常规模糊控制器在实际应用中常采用查表法，然而使用查表法一旦模糊控制表确定以后，这种模糊控制器的控制规则就固定不变，对于不同的被控对象，简单的模糊控制器采用不变的控制规则不能获得预期的控制效果。尤其对于那些时变的、非线性的、复杂的系统采用模糊控制时．为了获得良好的控制效果，必须要求模糊控制器具有较完善的控制规则，这些控制规则是操作者对受控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素的影响，造成模糊控制规则粗糙或不够完善，都会不同程度地影响控制效果。为了弥补其不足，使控制规则在控制过程中自动调整和完善，从而使系统的控制性能不断完善，这样就出现了控制规则可调整的模糊控制器式（2）是一种带有一个调整因子的模糊控制规则。
当n较大时。表明对 重视程度高，因此响应快、超调大、振荡幅度大、调节时间长；当（1一n）较大时，表明对DE重视程度高，因此响应慢、超调小。所以采用带有自调整因子的模糊控制器时，在适当确定误差及误差变化的论域的基础上，再通过调整调整因子可以获得较好的控制效果。采用带调整因子的模糊控制器不仅可以使控制表设计简单，而且可以避免在极大极小合成法设计中由于信息丢失过多等原因造成的控制表错误，同时调整因子具有明确的物理意义，可模拟人在实际控制时对误差、误差变化权衡的结果，针对不同控制对象采用不同的调整因子。有经验的操作者总是根据当前的误差及误差变化适当地调整控制策略，比如，在误差比较大时，主要矛盾是消除误差，因此误差要有较大的权因子。而当误差较小时，为了减小系统的超调和振荡，使系统具有较好的快速性和平稳性，应该加大对误差变化的权因子。然而，带多个调整因子的模糊控制器虽然控制性能较好，但随着误差、误差变化及控制量论域量化等级的增加，调整因子数也相应增加，并且在多个凋整因子的选择过程中带有一定的主观性，缺乏有效的指导方法。为了适应被控对象的结构和参数变化，模拟人工控制中的学习过程，可以采用如式（3）所示的带智能权函数的模糊控制规则l。
这种控制规则按误差、误差变化的大小自动调整其权重，且调整因子仅是输入变量的函数。这种自动调整由于是在整个论域中进行的．所以更符合人在控制决策过程中的思维，已具有高智能的优化特点，非常易于适时地实现其控制思想。机械手夹持力的模糊控制系统的结构如图6所示，模糊控制器的输人为机械手此时的夹持力与给定值的误差DE误差变化 ．输出为要消除误差而施加的夹持力的增量。在模糊控制器中，误差、误差变化、控制量所取的模糊子集的论域分别为
E= ｛一5， 一4， 一3， 一2， 一1，0用｛负很大，负大，负中，负小，负很小，零｝来描述。DE= ｛0，1，2，3．4，5｝用｛零，很小，小，中，大，很大｝来描述。U = ｛O， 1， 2， 3，4，5｝用｛零，很小，小，中，大，很大；来描述。对由式（3）求得的模糊控制量U进行精确化计算，即可求出应对电液位置伺服系统发出的指令的值
从而对夹持力的大小进行控制。图7所示为采用模糊控制方法对刚体施加20N夹持力时的握力传感器输出信号S随采样点数n的变化曲线。
5 结论 本文对机械手爪的机构及其运动规律进行深入地理论研究，建立电液位置伺服系统，设计了一种握力传感器并对其性能进行实验研究和标定，在上述成果的基础上，构成了基于电液位置伺服系统的机械手夹持力控制系统；采用带有智能权函数的自适应模糊制规则进行夹持力控制，实验证明，使用这种控制方法系统响应快、超调小、控制精度高、能够满足机械手爪抓取作业时对夹持力控制的要求。
参考文献【1】李福义·液压技术与液压伺服系统[M]·哈尔滨工业大学出版社。1992【2】单成祥·传感器的理论与设计基础及其应用[M]·北京：国防出版社．1999【3】李士勇·模糊控制、神经控制和智能控制论[M]-哈尔滨工业太学出版社．1996点击此处下载原文
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