海洋动力学 -海洋动力学 引擎

0 U& h3 I* s% x# m

这篇文章介绍一下SEA驱动器中：

线性动力学模型及其简化（Linear Dynamics Model and its Simplification）;力矩求导（Torque Derivation）

这两块的内容是后续分析SEA弹性体刚度选择（Stiffness Selection）和相关SEA力矩控制（Torque Control）响应及性能的基础。因为SEA已经出现了将近20年，所以线性动力学模型和相关力矩求导都是经典内容——Nothing Special.

/ C% S) D, y* R

我希望通过我的解释，能够让之前没有了解过SEA的伙伴们快速入门。

阅读提示（线性动力学模型Eq. 7，Eq. 8重要，力矩求导Eq. 13重要，结论性公式）

% l# ?4 U( N) M- X9 d

线性动力学模型：

- {9 i3 W4 K, D# P

9 s1 c5 N$ L/ s& v- Y7 M

上图展示了SEA驱动器的实际物理结构（左图），我着重圈出了三个方块：

红色方块: 电机转子（Motor Rotor）绿色方块：减速箱（Gearbox）蓝色方块：输出端（Load）其中减速箱端与输出端串联关键的弹性体

对应的物理模型如上右图所示：红色（Motor）---绿色（Gearbox）---输出端（Load）

2 ]- e \" q0 w4 Y* L1 h

其中：

Im:I_{m}: 电机转子惯量； Ig:I_{g}: 齿轮箱惯量； Il:I_{l}: 输出端惯量；

kg,dmg:k_{g}, d_{mg}: 齿轮箱端与电机端之间的刚度与阻尼；

+ f% H0 x" X% J" w. Q

kb,dgl:k_{b}, d_{gl}: 输出端与齿轮箱端之间的刚度与阻尼；

qm,qg,ql:q_{m}, q_{g}, q_{l}: 电机端，齿轮箱端，输出端绝对位置；

τm,τe:\tau_{m}, \tau_{e}: 电机端输出扭矩（电机线圈产生），输出端扭矩（与外部环境交互产生）；

dm,dg,dl:d_{m}, d_{g}, d_{l}: 电机、齿轮箱与输出端与驱动器外壳间的粘滞阻尼；

△=qg−ql:\triangle=q_{g}-q_{l}: 输出端与齿轮箱端绝对位置偏角（重要参数）

线性动力学的模型的核心其实就是各个模块上的扭矩平衡，如下：

电机端扭矩平衡Eq. 1：

4 ^# W% l& _4 P+ z0 @; s8 x3 O

Imqm¨=τm−dmqm˙+dmg(qg˙−qm˙)+kg(qg−qm)I_{m}\ddot{q_{m}}=\tau_{m}-d_{m}\dot{q_{m}}+d_{mg}(\dot{q_{g}}-\dot{q_{m}})+k_{g}(q_{g}-q_{m}) ;

齿轮箱端扭矩平衡Eq. 2：

, q) J/ |& L. @1 u( A" g* n

Igqg¨=−dgqg˙−dmg(qg˙−qm˙)−kg(qg−qm)+dgl(ql˙−qg˙)+kb(ql−qg)I_{g}\ddot{q_{g}}=-d_{g}\dot{q_{g}}-d_{mg}(\dot{q_{g}}-\dot{q_{m}})-k_{g}(q_{g}-q_{m})+d_{gl}(\dot{q_{l}}-\dot{q_{g}})+k_{b}(q_{l}-q_{g}) ;

输出端扭矩平衡Eq. 3：

5 V1 e2 g* j( w. h

Ilql¨=τe−dlql˙−dgl(ql˙−qg˙)−kb(ql−qg)I_{l}\ddot{q_{l}}=\tau_{e}-d_{l}\dot{q_{l}}-d_{gl}(\dot{q_{l}}-\dot{q_{g}})-k_{b}(q_{l}-q_{g}) ;

7 N- u |1 ?) u5 C2 L- j

这里还需要提及到的是在Eq. 3中的最后两项可以写成如下的形式Eq. 4 (重要！)：

−dgl(ql˙−qg˙)−kb(ql−qg)=kb△+dgl△˙=τ;-d_{gl}(\dot{q_{l}}-\dot{q_{g}})-k_{b}(q_{l}-q_{g})=k_{b}\triangle+d_{gl}\dot{\triangle}=\tau;

" Q& E/ V, _# v1 F' a& u4 X

注意：这里的 τ\tau 是和之前的定义的 τe\tau_{e} 是有区别的， τ\tau 在这里是齿轮箱向输出端传递的力矩。当处于输出平衡状态时，有如下等式Eq. 5：

−τe=τ−dlql˙;-\tau_{e}=\tau-d_{l}\dot{q_{l}};

* H8 x" H3 [% r1 Y

工程经验：即使在输出端环节， ，τ，τe\tau，\tau_{e} 也是相差一个 dlql˙d_{l}\dot{q_{l}} ，这里的dld_{l} 是输出端与驱动器外壳的粘滞系数，与机械设计环节轴孔支撑的公差与装配手艺有重要的关系。

模型简化：

+ C- C4 K: X X" j6 |8 m. }

首先对于Eq. 4可以简化为Eq. 6：

τ=kb△+dgl△˙⇒τ≈kb△;\tau=k_{b}\triangle+d_{gl}\dot{\triangle}\Rightarrow \tau\approx k_{b}\triangle;

[/ m+ ]" h# k W

（一般齿轮箱与输出端的弹性体都是金属材料，其阻尼系数可以忽略不计，即 dgl≈0d_{gl}\approx0 ）

6 r/ U( O h) X

对于大部分SEA驱动器而言，谐波减速器的刚度都远远大于柔性传动元件，因此我们可以将谐波减速器考虑成刚体（Rigid Body）,即：

- p# Q1 H T/ c

qm≡qg,qm˙≡qg˙,qm¨≡qg¨;q_{m}\equiv q_{g}, \dot{q_{m}}\equiv \dot{q_{g}}, \ddot{q_{m}}\equiv \ddot{q_{g}};

6 S* U; W2 F+ a3 M; a

所以对于Eq. 1与Eq. 2我们可以简化成如下Eq. 7 (重要！)：

. I1 w' h# L* A- _% J6 D$ D9 u- @

(Im+Ig)qm¨=τm+kb(ql−qm)+dgl(ql˙−qm˙)−(dm+dg)qm˙;(I_{m}+I_{g})\ddot{q_{m}}=\tau_{m}+k_{b}(q_{l}-q_{m})+d_{gl}(\dot{q_{l}}-\dot{q_{m}})-(d_{m}+d_{g})\dot{q_{m}};

% i% O4 m* p; }3 P; W- g

对于Eq. 3可以改写成如下Eq. 8：

7 p% |" t0 `* G2 K

Ilql¨=τe−dlql˙−dgl(ql˙−qm˙)−kb(ql−qm);I_{l}\ddot{q_{l}}=\tau_{e}-d_{l}\dot{q_{l}}-d_{gl}(\dot{q_{l}}-\dot{q_{m}})-k_{b}(q_{l}-q_{m});

. d P7 p! P% }) |0 D7 |- ^6 G( c

力矩求导：

这部分内容中通过拉普拉斯变换与一系列数学推导，我们将试图得到在频域下：

输出量 τ(s)\tau(s) 与输入量 τ∗(s),ql(s)\tau^{\ast}(s), q_{l}(s) 之间的关系：

τ(s)\tau(s) ：频域下实际输出扭矩——电机端传递到输出端；

τ∗(s)\tau^{\ast}(s) ：频域下目标扭矩；

: a8 l( c* S1 R5 r" K8 e$ \6 n2 I

ql(s)q_{l}(s) ：频域下输出端绝对位置；

1 M" ^# p& S+ u3 x' w8 F7 {/ ^4 s

以上即为处理公式Eq. 7的数学目标。

* C9 b! x- A/ s# ]$ J

1. 处理 qm(s)q_{m}(s)

首先，对线性动力学模型得到的Eq. 7进行拉普拉斯变换，并代入 qm(s)−ql(s):=△(s)q_{m}(s)-q_{l}(s):=\triangle(s) 进行改写，我们得到Eq. 9：

8 E9 W( @$ ^4 n7 t. a

[Is2+(dM+dgl)s+kb]△(s)=−[Is2+dMs]ql(s)+τm(s);where,I=Im+Ig,dM=dm+dg[Is^{2}+(d_{M}+d_{gl})s+k_{b}]\triangle(s)=-[Is^{2}+d_{M}s]q_{l}(s)+\tau_{m}(s); \\where, I = I_{m}+I_{g}, d_{M}=d_{m}+d_{g}

我们仔细观察Eq. 9, 通过 qm(s)−ql(s):=△(s)q_{m}(s)-q_{l}(s):=\triangle(s) 的代入，我们已经消除了 qm(s)q_{m}(s) 这个电机端的位置变量，下一步要做的就是处理 τm(s)\tau_{m}(s) 这个电机端的输出力矩。

7 D* s/ n/ u- a/ j, r/ t0 j

2. 处理 τm(s)\tau_{m}(s)

假设我们使用了一种如下形式的反馈控制器,

C(s)=Kp+Kds;C(s)=K_{p}+K_{d}s;

. |% n |* O7 \$ ^1 u& e1 T

这种控制器是用来测量角度偏转 △\triangle , 并且假设前馈控制为 （）λ（s）\lambda（s）,

7 | G/ t$ z% U) E K9 C, ]- W

那么我们得到如下Eq .10：

τm(s)=C(s)(τ∗(s)−τ(s))+λ(s)τ∗(s);where,τ(s)≈kb△(s)\tau_{m}(s)=C(s)(\tau^{\ast}(s)-\tau(s))+\lambda(s)\tau^{\ast}(s); \\where, \tau(s)\approx k_{b}\triangle(s)

- f6 i; D# I& T. V" A& H

将Eq .10代入Eq. 9, 我们将得到Eq. 11：

[Is2+(dM+dgl)s+kb(1+C(s))]△(s)=−[Is2+dMs]ql(s)+[C(s)+λ(s)]τ∗(s);[Is^{2}+(d_{M}+d_{gl})s+k_{b}(1+C(s))]\triangle(s)=-[Is^{2}+d_{M}s]q_{l}(s)+[C(s)+\lambda(s)]\tau^{\ast}(s);

8 M2 }# m7 V) L7 p) B+ r$ Y& I

这里，我们看到Eq. 11中，我们要的 τ∗(s),ql(s)\tau^{\ast}(s), q_{l}(s) 都已经在等号右边出现。

3. 处理 τ(s)\tau(s)

我们从Eq. 4可以知道 （）τ(s)=（kb+dgls）△(s)\tau(s)=（k_{b}+d_{gl}s）\triangle(s) ，将其代入Eq. 11的等号左边，我们得到Eq. 12：

τ(s)=−[Is2+dMs]ql(s)+[C(s)+λ(s)]τ∗(s)−(Is2+dMs+kbC(s))△(s);\tau(s)=-[Is^{2}+d_{M}s]q_{l}(s)+[C(s)+\lambda(s)]\tau^{\ast}(s)-(Is^{2}+d_{M}s+k_{b}C(s))\triangle(s);

4 l1 \7 R ?) a) ?- s

4. 整理

% \. ^7 I/ _3 {: @. }

将Eq. 12整理如下得到Eq. 13：

τ(s)=(kb+dgls)[△τ∗(s)τ∗(s)+△ql(s)ql(s)];where△τ∗(s)=△(s)τ∗(s)=Kds+Kp+λ(s)Is2+D△s+K△;△ql(s)=△(s)ql(s)=−(Is2+dMs)Is2+D△s+K△;andD△=kbKd+dM+dgl;K△=kb(Kp+1);\tau(s)=(k_{b}+d_{gl}s)[\triangle_{\tau^{\ast}}(s)\tau^{\ast}(s)+\triangle_{ql}(s)q_{l}(s)]; \\where \\\triangle_{\tau^{\ast}}(s) = \frac{\triangle(s)}{\tau^{\ast}(s)}= \frac{K_{d}s+K_{p}+\lambda(s)}{Is^{2}+D_{\triangle}s+K_{\triangle}}; \\\triangle_{ql}(s)=\frac{\triangle(s)}{q_{l}(s)}=\frac{-(Is^{2}+d_{M}s)}{Is^{2}+D_{\triangle}s+K_{\triangle}}; \\and \\D_{\triangle}=k_{b}K_{d}+d_{M}+d_{gl}; \\K_{\triangle}=k_{b}(K_{p}+1);

8 D! D! k( j( S

Eq. 13算是SEA的力矩求导下，通过拉普拉斯变换结论性的公式，如果不需要知道相应的推导过程，可以直接拿去使用。其对于分析SEA驱动器的力控性能至关重要——包括透明度（Transparency）和力矩追踪能力（Torque Tracking）.

（所有的公式都是我在知乎网页上Latex一个一个敲出来的，不保证全部正确。如果真的有小伙伴能够看完所有公式，给我纠正出错误，我非常开心和感激！）

0 H% n" n' h: X, A q# h

对于SEA驱动器硬件结构不是很了解的小伙伴，附上我以前写过的介绍链接：

! o( w" ]( p& R, P+ A

一种带力矩、位置传感器的紧凑人型机器人SEA驱动器（带谐波减速器）机械设计方案

! @: @/ @* s! S* m) u1 | x. d7 Y" y

Strain Gauge or Encoder Based? 关于SEA力矩测量原理选择的浅谈

3 B0 a) Z1 E9 c6 d

参考文献：

Roozing, Wesley, Jörn Malzahn, Navvab Kashiri, Darwin G. Caldwell, and Nikos G. Tsagarakis. "On the Stiffness Selection for Torque-Controlled Series-Elastic Actuators." IEEE Robotics and Automation Letters 2, no. 4 (2017): 2255-2262.Pratt, Gill A., and Matthew M. Williamson. "Series elastic actuators." In Intelligent Robots and Systems 95.Human Robot Interaction and Cooperative Robots, Proceedings. 1995 IEEE/RSJ International Conference on, vol. 1, pp. 399-406. IEEE, 1995. ( B V' P$ h: k+ t$ N: c( ^& h* r