摘要：为了能够改善机器人系统的运行稳定，本文分析制约稳定性的各种因素，有针对性的提出改善措施，保证机器人的运行可靠平稳。
关键词：机器人；稳定性；
中图分类号：TP21 文献标识码：A
0前言
随着中国制造的腾飞，机器人开发在国内科技领域受到广泛关注和深入研究。机器人系统的稳定性是设计和研究机器人系统必须考虑的重要内容。良好的稳定性是保证机器人系统性能的重要特性。机器人系统的稳定，即指机器人能保持机身稳定，在规定时间内完成预定动作，且平稳地运行。在一定扰动下，系统能够自修复使得扰动响应衰减至零。由于机器人系统是一个机械部件组成的依靠电气控制的智能系统，可分为移动、定点和组合三大类。
1 影响稳定性的因素
机器人系统的稳定性是体现系统性能优劣的关键特性。依靠机械底盘与接触面的摩擦力，系统实体部分的质量分布，链接机构的类型和系统控制算法等因素都会影响系统稳定性。以下是主要制约稳定性因素：
1.控制算法
由于机器人系统种类繁多，无论是开链还是闭链系统，机器人系统模型是不稳定的，利用传统控制算法，比如轨迹控制、位置控制和学习控制等来控制日新月异的机器人机械系统，无法做到完全匹配，无法保证机器人达到设计需要的稳定性。
2.机械结构
机械结构是机器人系统力学模型的主体。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆机械臂自由度、运动结构模型和传动机构等方面会直接影响机器人系统运行的稳定性和灵活度。以定点搬运机器人为例，面对相同的机器人任务，机械臂自由度不同，会让机器人有不同的搬运效果，也会产生明显的稳定性差异。
3.驱动方式
机器人系统常用的驱动方式有机械驱动、液压驱动和电力驱动。机械驱动利用杠杆等力学模型驱动机械组件，驱动方式较直接，零件体积较大，灵活度差，系统长时间运行抖动明显。液压驱动利用液体驱动机械组件，液压系统受到温度和载荷变化会产生变形，极易影响机器人运动的稳定性，不适宜机器人远距离传动。电力驱动利用电池驱动机械组件，但受到电池容量限制，无法长时间保持系统稳定性，当电量不足时稳定性难以维持。
2 改善稳定性的措施
机器人系统模型的建立，需要合适的控制算法来决策运行状态。从不同的角度采集输入信息，可以得到不同种类的信号，比如以时间为自变量的时间序列；以距离为自变量的非线性序列；以定点路径为目标的仿生信号。不同的机器人系统输入信号会具有不同的物理特性，有针对性的选择控制算法，可以有效地减少信号误差。ARIMA模型结合相空间重构算法能将非线性混沌时间序列显示出规律性，使得机器人系统的运行状态具有可控性和可预测性，有利于减小外界扰动带来的误差，提高系统的运动精度。
随着机器人应用领域的扩展，机器人驱动方式往更节能更便捷的方向发展。电力驱动动力强劲，稳定可靠，续航能力的强弱决定机器人运行状态的稳定。将新型发电技术结合电力驱动可以在机器人系统闲置时对电池进行充电，在保证机器人系统稳定性的同时，既可延长机器人续航能力，也可利用清洁能源来降低机器人的使用成本。将经典驱动方式与电力驱动相结合，既可以降低噪声、发热、振动等制约稳定性的因素，又可以改善电力驱动的不利因素。混合动力驱动日益成为机器人的驱动方式的热门选择。
机器人系统的稳定性判断可以从全局和局部两个角度来体现。从全局上看，机器人运行的精确度，驱动的匹配度和控制的有效性都是衡量机器人系统稳定性的判断依据。从局部上看，机器人系统的稳定性有动态和静态之分。零力矩点判据、压力中心法和动量矩判别法等从静态数学参数的角度分析系统的静态稳定性，重心投影法、静态稳定边界法和能量稳定便捷法等从动态运动参数的角度分析系统的动态稳定性。选择合适的分析判据可以有利于分析不同运动状态下的机器人系统的稳定性，改善稳定性的分析精度。
3 结语
选择有效的控制算法，合理的机械组件结构，匹配合适的驱动方式和恰当的评判依据结合起来，才能为机器人系统提供稳定运行的保证，改善机器人系统的稳定性。
参考文献:
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[2]张文宇.四足机器人斜面全方位静态步行及稳定性分析[D].中国海洋大学,2009．
论文作者:姚莹
论文发表刊物:《科技中国》2016年4期
论文发表时间:2016/6/22
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