工业机器人是智能制造的重要基础,广泛应用于汽车、电子与轻工生产线上。控制系统是工业机器人的灵魂核心,其性能决定加工质量与运行效率。由于机器人是关节运动系统,运动惯量随运动位姿变化而改变,其关节力矩耦合度高,当高速、重载和臂展变化大时,其惯量变化大,非线性效应显著。使用常规的PID控制方法时,为保证稳定性只能使用保守的控制参数,由此导致动态特性差,轨迹误差大和定位效率低,系统性能不能发挥。为此,本文进行基于逆动力学前馈的工业机器人控制技术研究,提高机器人控制性能与运行效率。主要内容如下:对六自由度工业机器人进行了动力学建模与分析,并对关节摩擦力矩进行线性化处理;研究了基于逆动力学的前馈控制策略,并在Simulink环境下进行了控制性能仿真。结果表明,逆动力学前馈控制可以有效提高机器人动态特性与控制性能。逆动力学控制的关键在于模型参数的精确获得,对此,采用整体辨识法辨识机器人动力学参数:以最小惯性参数简化动力学模型;利用有限傅立叶级数+五次多项式方法设计的激励轨迹,以最小化观测矩阵条件数为目标优化轨迹参数,提高激励轨迹对噪声的鲁棒性;利用加权最小二乘法估计参数;并用扩展状态观测器处理关节运动状态采样信号,仿真结果表明了该方法的优越性。在上述研究基础上,搭建了六轴工业机器人实验平台,进行了机器人的动力学参数辨识和基于逆动力学前馈的运动控制实验研究。结果表明,该参数辨识方法实现了较好的辩识效果,基于逆动力学的前馈控制效果明显,能有效提高机器人控制特性,有效降低轨迹误差。