基于 FOC 控制的三自由度机械臂设计

获奖团队介绍

学校：武汉纺织大学
指导老师：张国琴、邹敏
团队成员：屈仲飞、曹智超、尹华伟、侯志尚

简介

本项目基于国产 MWORKS 仿真平台设计三自由度机械臂控制综合系统，融合机器人运动学解算、FOC 无刷电机控制、机器视觉跟踪及卡尔曼滤波技术，采用 Modelica 语言搭建八大自定义功能模块，完成电机驱动、定点控制、路径规划及视觉跟随抓捕等多维度仿真测试。系统通过噪声模拟还原真实工况，经滤波优化后控制精度良好，实现了机械臂的精准运动控制与智能目标抓取，为工业智能制造场景的机械臂应用提供了数字化建模与仿真参考。

仿真结果分析

1.FOC 无刷电机驱动模型测试案例
此案例针对自定义的 FOC 无刷电机驱动模型进行测试，输入单位阶跃函数来观察系统响应｡

上升时间为0.2s，响应速度较慢，可能是电机力矩较小；超调量 较小，较为稳定；稳定误差较小；较为稳定｡
2.机械臂定点控制测试案例
此案例对机械臂定点控制系统进行仿真，输入参数坐标和姿态, 即可使机械臂末端移动至期望位置。该系统使用 FOC 无刷电机来分别控制关节①的水平旋转和关节1、2、3的竖直旋转.驱动算法和控制算法由自定义的模型给出｡

当系统系统输入坐标为(0.5,0.2,0.6)，系统响应坐标为(0.4804, 0.1741,0.5932)，坐标误差为(-0.0196,-0.0259,-0.0068)。
由于理想模型简化了部分刚性物体连接关节位置的偏移量，导致实际仿真结果有些许误差，平均误差范围在±6%范围内。误差值均为负数，可能是负载较大，开环控制无法精准调控｡
3.机械臂路径规划测试案例
此案例对机械臂进行了轨迹规划，模拟了机械臂在流水线上来回装卸物体的轨迹，输入所需要实现的轨迹方程，可以输出4个电机的期望角度，然后通过FOC控制电机到达指定角度，驱动算法和控制模型由自定义模型给出。

系统动态坐标期望值与实际输出坐标值误差较小，可以说明系统跟随性比较强｡
4.视觉跟随抓捕测试案例
此案例模拟了机械臂视觉跟踪抓捕的功能，首先在理想情况下, 信号是没有噪音的，我们对该功能进行测试，结果非常理想。
但真实应用场景下由于各种环境因素和模型的精度问题，传感器反馈的坐标会有噪声，因此我们模拟了噪声的输入，并为了保证系统的稳定，在控制环节使用了卡尔曼滤波算法。输入含噪声的反馈坐标，对目标物体进行跟踪｡


在理想情况下，我们测试了机械臂视觉跟踪抓捕功能，误差很小, 结果非常理想。然后在模拟了有噪声的信号情况下，通过卡尔曼滤波模块对信号进行滤除噪声，再次测试了机械臂视觉跟踪抓捕功能，误差较，结果较为良好｡

版本说明

V0.0.1，2026-02-26 17:37

• 初始版本

使用许可

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