到目前为止，人们广泛研究和占据整个机器人研究领域的绝大多数机器人是串联式机器人。并联机器人是一类全新的机器人，具有刚度大、承载能力强、误差小、精度高、自重负荷比小及动力性能好等一系列优点，其出现扩大了机器人应用范围，可广泛应用于工业、航空、军事等领域[1]。最近几十年，国内外学者对并联机器人的特点、机构学、运动学等方面进行了广泛、深入的研究。但是，并联机器人作为一个结构复杂、多变量、多自由度、多参数耦合的非线性系统，其控制策略、控制方法的研究极其复杂。 常常把并联机器人的各个分支当作完全独立的系统，使用一些常规控制方法进行控制，在实际中难以实现或得不到令人满意的控制效果。在并联机器人的各种控制方案中，滑模变结构控制其滑动模态对系统的扰动和参数系统摄动具有鲁棒性，而且具有响应速度快、无超调、实现容易等优点。正是基于这种优点，本文以六自由度并联机器人为研究对象，采用了动态滑模控制，并用其进行了仿真实验。 [主题]
并联机器人的起源
1985年，数学家Cauchy研究一种“用关节连接的八面体”，开始人类历史上并联机器的研究。1938年Pollard提出采用并联机构来给汽车喷漆。1949年Caough提出用一种并联机构的机器检测轮胎，这是真正得到运动的并联机构。而并联机构的提出和应用研究则开始于70年代。1965年，德国人Stewart发明了六自由度并联机构，并作为飞行模拟器用于训练飞行员。1978年澳大利亚Hunttichu把六自由度的Steweart平台机构作为机器人机构，自此，并联机器人技术得到了广泛推广。 并联机器人的特点
并联机器人是一类全新的机器人, 它具有以下特点[2]： （1）并联机构运动平台由多杆支撑，刚度大、结构稳定，在相同自重与体积下承载能力高。 （2）并联机构末端没有误差的积累和放大作用，故误差小、精度高。
（3）在运动学求解上，并联机构正解求解困难，很难求到全部解析式，反解非常容易，而串联机构的正解求解容易且唯一，反解十分困难。由于在实时控制并联机构时要计算反解，故其在这方面占有优势。
（4）由于并联机构在多个自由度方向上的强耦合性和非线性等特点，建立封闭式动力学模型相当困难。
（5）由于并联机构安装在固定平台上，且结构紧凑，运动部件的惯性和质量相对串联机器人小得多，动态性能好。
（6）由于并联机器人的结构特点，导致其工作空间小，可操作性差。 3、并联机器人的应用
(1) 运动模拟器。训练用飞行模拟器具有节能、经济、安全、不受场地和气象条件限制、训练周期短、训练效率高等突出优点。通过模拟器可以在早期发现问题、减少风险、进行综合系统验证，解决各系统间的动态匹配关系、加速系统实验过程，缩短研制周期，降低开发费用。
(2) 并联机床。用作并联机床是并联机构最具吸引力的应用。并联机床结构简单，传动链短，刚度大、质量轻、成本低，容易实现“6 轴联动”，能加工更加复杂的三维曲面。还具有环境适应性强的特点，便于重组和模块化设计，可构成形式多样的布局和自由度组合。
(3) 工业机器人。随着工业现代化发展的高速进程，以及加工业工艺的不断完善，技术的不
断进步，工业机器人的应用被越来越多的企业认识和接受。工业机器人既保证了产品质量，又减少了特殊环境工作的危险和实现对人员的劳动强度的降低和人员劳动保护意识的提高。 (4) 微动机构。微动机构是并联机器人的重要应用。微动机构发挥了并联机构的特点，工作空间不大，但精度和分辨率非常高。
(5) 医用机器人。医疗机器人已经成为医学外科学会和机器人学会共同关注的新技术领域。医疗机器人具有选位准确、动作精细、避免病人传染等特点。
(6) 操作器。并联机器人可以用作飞船和空间对接器的对接机构，上下平台中间都有通孔作为对接后的通道，上下平台作为对接环，由6 个直线驱动器以帮助飞船对正，对接机构还能完成吸收能量和减振，以及主动抓取、对正拉紧、柔性结合、最后锁住卡紧等工作。 3、运动策略分析
目前对并联机器人实现精密控制仍然是控制界公认的难题，并且成为并联机器人在高精度加工领域实现产业化、实用化的最大障碍之一，严重制约了其优势发挥，成为目前亟待解决的关键问题[3]为此，人们提出了不同的控制方法，目前主要有误差补偿控制方法[4]、智能控制方法[5] 以及基于模型的自适应控制方法[6]
等。其中，误差补偿控制方法多针对特定的并联机器人，并针对特定的误差产生因素如摩擦作用、振动作用、重力作用等进行，因此，对并联机器人虚拟轴机床不具有通用性；智能控制方法通常是基于人工神经网络进行虚拟轴机床耦合作用或负载扰动的补偿或抑制，这类控制方法往往较为复杂，目前多仿真实现，少有实际应用；基于模型进行虚拟轴机床的自适应控制或鲁棒控制设计，不仅难以实现，而且由于其控制精度依赖于模型准确度，因此需要先建立精确数学模型。由于并联机构的复杂性和加工时外界干扰的不确定性，精确建立其数学模型不仅非常困难，而且所建模型通常非常复杂难以实际用于控制。本文依据并联机器人的控制特点，针对六自由度并联机器人并联机构的运动控制，设计了动态滑模控制。采用滑模控制的六自由度并联机器人动态特性由滑动超平面方程决定，将对系统参数和负载变化及加工干扰不敏感，且无需建立精确的虚拟轴机床数学模型，无需考虑虚拟轴机床多支路多变量间的耦合问题。
4、滑模变结构控制简介
滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制,其非线性表现为控制的不连续性,这种控制策略与其他控制策略的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动[7] 。
（1）滑动变结构控制的定义
滑模变结构控制（变结构控制）系统是指存在一个（或多个）切换函数，当系统的状态达到切换函数值时，系统从一个结构转换成另一个结构的系统，也就是在控制过程中系统结构（或称为模型）可发生变化的系统。 （2）滑模控制优点
研究表明[8][9][10]:滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关，具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏（鲁棒性）、无须系统在线辨识、物理实现简单。 （3）滑模控制缺点
当状态轨迹到达滑动模态面后，难以严格沿着滑动模态面向平衡点滑动，而是在其两侧来回穿越地趋**衡点，从而产生抖振—滑模控制实际应用中的主要障碍。 （4）抖振问题的削弱方法
a 准滑动模态方法（系统运动轨迹被限制在边界层） b 趋近律方法（保证动态品质、削弱控制信号抖振） c 观测器方法（补偿不确定项和外界干扰）
d 动态滑模方法 e 智能控制方法 [结论]
本文用Matlab进行了仿真实验，结果表明，所采用的机器人轨迹跟踪滑模变结构控制方法，即动态滑模控制，具有良好的抗干扰作用和跟踪能力，其研究为进一步实现该并联机器人机构的高精度实时控制奠定了基础。 [文献]
[1] PIEPER J. First order dynamic sliding mode control:Decision and Control, Tampa, December 16-18,1998[C]. New York:IEEEPress,c1998.。
[2] 孙力宇，于辉机构影响系数和并联机器人雅克比矩阵的研究哈尔滨工业大学报 2002年 34卷 6期CN 23-1235
[3] M Weck and D Staimer. “Accuracy issues of Parallel Kinematic Machine Tools” [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part K: Journal of Multy-Body Dynamics, 2002, Vol.216:51-57.
[4] Soichi IBARAKI, Toshihiro OKUDA, Yoshiaki KAKINO, et al. “Compensation of Gravity-Induced Errors on a Hexapod-Type Parallel Kinematic Machine Tool” [J]. JSME International Journal, Series C: Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing, 2004, 47: 160-167. [5] 徐雪梅, 范守文, 涂源钊. 基于BP神经网络的虚拟轴机床的实时误差补偿控制[J].四川大学学报(工程科学版), 2003(01):81-84.
[6] 李成刚, 丁洪生, 吴平东. 自适应控制在并联机床上的应用[J]. 机床与液压, 2004(11): 25-27.
[7] 胡跃明. 变结构控制理论与应用[M]. 北京:科学出版社,2003..
[8] MOON J, KIM K, KIM Y. Design of missile guidance law via variable structure control [J]. Journal of Guidance, Control and Dynamics, 2001,24(4):659-664.
[9] SATO H, TANAKA M, MATSUNO F. Trajectory tracking control of snake robots based on dynamic model[J].Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, 2006,42(6):651-658.
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容