力反馈设备是一种人机交互设备,当操作者通过力反馈设备与虚拟环境进行交互时,力反馈设备能够提供虚拟环境的反馈力给操作者。操作者对力反馈设备进行操作时,操作者对力反馈设备施加的力可以通过测力装置来进行测量。若要对操作者与力反馈设备之间的力进行控制,则需要采用阻抗控制的方法。本文针对力反馈设备采用自适应阻抗控制方法进行控制仿真与研究。首先,介绍了力反馈设备的机械结构以及硬件部分的选型设计。对力反馈设备的驱动电机、关节传感器以及数据采集卡进行选型,并对其工作原理与性能进行研究。然后,对力反馈设备进行运动学与动力学分析。建立力反馈设备运动学方程,求解力反馈设备的雅各比矩阵,并且得到力反馈设备的工作空间。采用Matlab机器人工具箱进行仿真,验证运动学分析的正确性。采用拉格朗日法对力反馈设备进行动力学分析,通过编程来求解力反馈设备的动力学方程,为之后的自适应阻抗控制仿真做好了准备。接着,针对力反馈设备进行了自适应阻抗控制仿真,并对仿真结果进行分析。利用Matlab中的Simmechanics工具对力反馈设备进行建模,在Simulink环境下搭建了自适应阻抗控制系统,选取合适的阻抗控制参数M,K,B进行仿真。自适应阻抗控制具有不需要精确控制模型的优点,通过迭代的方法进行控制。通过仿真得到末端执行器的位移与力的跟踪曲线,分析仿真结果可以得出,自适应阻抗控制方法可以准确跟踪期望的阻抗力,具有较好的控制性能,并且对于外界环境的变化具有一定的鲁棒性。接着,采用模糊自整定的方法对阻抗控制参数M,K,B进行寻优。为了避免通过大量试用来确定阻抗控制参数,采用模糊自整定的方法对阻抗控制参数进行在线寻优,在仿真过程中,不断检测位置的误差及其变化率,制定模糊规则,通过模糊推理,最终进行解模糊来得到阻抗控制参数的最优值,节约了大量时间并且具有良好的控制效果。最后,采用基本的粒子群算法对阻抗控制M,K,B参数进行寻优。将阻抗参数作为粒子,建立适应度函数,通过不断的迭代计算来寻找最优粒子的位置,最终得到最优的阻抗控制参数。采用离线寻优所得到的最优阻抗控制参数进行系统仿真,具有良好的控制效果。