工业机器人在半导体封装行业的应用极为广泛,且随着半导体工艺的发展,面临着越来越苛刻的性能要求。考虑到机器人动力学模型的高度非线性、耦合性、复杂性,采用非线性控制理论中的一些成熟的方法对机器人进行高速、高精度控制成为运动控制领域的一个热点问题。本论文由哈工大—ASM太平洋科技有限公司微电子制造技术实验室支持,目的在于为ASM公司某型平面并联机器人设计轨迹跟踪控制算法。本项目的主要难点在于:因机器人杆件的质量、长度等参数未知导致难以得到机器人精确的动力学模型;由于使用谐波驱动器而引入的关节柔性以及低共振频率限制控制系统的带宽。在处理对象模型参数未知的情况,自适应算法为优先考虑的控制策略。本文将阐明基于无源性理论的自适应控制算法比其它自适应算法优越在于:算法中无需计算惯性矩阵的逆,从而减轻处理器的计算负担,更好的满足实时性要求较高的场合;迭代矩阵的构造无需角加速度信息,从而无需使用加速度计测量角加速度,因而无需考虑加速度计带来的高频测量噪声。基于无源性理论的自适应控制方案只考虑关节无柔性的情况,因为若要有效抑制柔性关节的振动,需要有机器人精确的动力学模型,这在本项目中难度较大。仿真结果表明,应用该控制算法机器人能实现较好的跟踪性能。为深入研究柔性关节机器人的控制方法,本文为ASM并联机器人建立了柔性关节模型,并假设模型参数已知,然后为其设计了速度滤波方案进行轨迹跟踪控制。在柔性关节机器人控制领域,采用的最多的是积分流形、观测器及back-stepping方法。而这些方法有的需要精确的动力学模型,有的控制其结构极为复杂,因此除具有理论意义外,极少在工业领域应用。本文中速度滤波方案无需对杆的加加速度进行估计,从而极大的简化了控制器的结构和复杂性。并且该算法中所有需要测量的信号均可由ASM机器人上的传感器获得,如杆、电机光电码盘、线