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Stewart平台是由六片线性制动器驱动的并联六自由度机器人,并联机器人多用于航空航天,教育和娱乐模拟等行业。目前对Stewart平台的研究多为纯仿真,实时性较差。另外Stewart平台对系统稳定性要求较高,因此PID控制器的参数选择尤为重要。本文通过xPC平台的仿真可以提高系统的实时性,并且用粒子群算法优化PID控制器参数,还可以提高控制系统的稳定性。本文主要研究内容如下:(1)搭建了双机模式的xPC实时仿真平台,并通过测试xpcosc模型验证了实时仿真平台的正确性。(2)对Stewart平台结构进行了分析,确定了支腿的反解算法,根据反解算法搭建了Simulink反解模型。简化了 Stewart平台结构,用SimMechanics搭建了 Stewart平台模型,并在模型上安装了传感器和激励器。(3)研究了 PID控制器的动态性能指标,将时间与绝对误差积分(ITAE)指标作为了目标函数。对现有的几种优化PID控制器方法的优缺点做了比较,并选择了基于粒子群算法的PID控制器的设计。(4)对Stewart平台单支腿进行了研究,分别用粒子群算法和模糊控制算法求解了 PID控制器的参数,比较了两组参数下支腿位移的变化曲线。将粒子群算法所得参数作为Stewart平台PID控制器的参数。通过UDP通讯实现了 Stewart平台和PID控制器之间的数据交换,根据PID控制器的控制原理搭建了 Stewart平台实时半物理仿真系统。并将支腿的期望位移与实际位移做了比较,来验证整个系统的正确性。本文首先搭建了 xPC实时仿真平台,避免了在Windows系统下控制器延时的问题,提高了系统的实时性。其次用SimMechanics搭建了 Stewart平台,SimMchanics可以直接在Simulink里建模,提高了建模的效率。然后通过粒子群算法优化的PID控制器比模糊控制算法优化的控制器最大超调量降低了 2%,同时达到稳态的时间也降低了 0.4s,既提高了系统的稳定性,又提高了系统达到稳态的速度。最后通过比较支腿的期望位移和实际位移可知,Stewart平台可以按照预期位移运行,整个仿真系统得以验证。