并联机器人，作为机器人技术中的一个重要分支，与传统的串联机器人相比，展现出独特的优点，如高刚度、强承载能力、高精度和优良的动力性能。它们的结构主要由多个独立驱动的子系统构成，形成了一个闭环机构，这使得并联机器人的运动学分析和控制策略设计更为复杂。
1、并联机器人的历史与应用
并联机器人起源于20世纪60年代末，当时串联机器人开始崭露头角，主要用于工业自动化。随着时间的推移，人们发现并联机器人在特定领域的应用有其独特优势，比如在精密制造、航空航天、医疗设备和高速加工等领域，它们能够提供更稳定的性能和更高的工作效率。
2、并联机器人控制的挑战
并联机器人的闭环特性使得其运动学和动力学分析复杂，控制策略的制定也相应困难。由于各执行器负载的变化，系统参数动态调整的需求增加，传统PID控制往往难以满足高精度控制的要求。此外，系统参数的不确定性、非线性耦合以及外界干扰等因素进一步加大了控制难度。
3、控制理论的发展
近年来，研究人员探索了多种先进的控制方法来应对这些挑战。智能控制，如模糊逻辑、神经网络和遗传算法等，被用于改善控制系统的自适应能力和鲁棒性。鲁棒控制通过结合自适应控制和反馈线性化，以抵抗模型不确定性和非参数不确定性。自适应控制则针对系统参数的不确定性进行动态调整，但通常需要与其他控制策略结合以确保在未知干扰下的稳定性。
4、并联机器人的控制策略分类
- 鲁棒控制：包括变结构控制、鲁棒自适应控制和基于反馈线性化的鲁棒控制。变结构控制以其无需精确模型、抗干扰性强的特点受到青睐；鲁棒自适应控制结合两种思想，兼顾参数不确定性和非参数不确定性的抑制；反馈线性化则利用线性控制理论来优化系统性能。
- 智能控制：如模糊逻辑控制、神经网络控制和遗传算法控制等，这些方法旨在增强系统的自学习和自我优化能力，适应不确定环境。
5、未来发展趋势
随着控制理论的不断进步，未来并联机器人的控制将更加智能化、自适应和鲁棒。同时，多模态控制、深度学习等新技术的融合将进一步提升并联机器人的性能，扩大其应用范围，推动机器人技术的持续创新与发展。
