不確定性機器人軌跡跟蹤控制策略及其實驗研究.pdf

1、多年來，機器人的控制問題在理論和工程上一直倍受關注。如果機器人系統(tǒng)可以精確建模，反饋線性化技術可以很好地解決其控制問題。然而在實際工程中，諸多不確定性因素的存在可能引起控制系統(tǒng)品質的惡化，甚至造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。本文在參考國內外大量文獻的基礎上，針對不確定性機器人軌跡跟蹤控制問題，引入智能控制方法，使機器人滿足高速、高精度的工業(yè)生產要求。 針對不確定性機器人系統(tǒng)無法精確建模的特點，在其軌跡跟蹤控制問題中，提出了具有一定自適應能力的模

2、糊自校正PD控制策略。通過預先建立的模糊規(guī)則，自動調整PD控制參數，達到最佳跟蹤控制要求。其次，利用滑模變結構的強魯棒性和神經網絡的學習功能，提出了基于變結構與神經網絡的魯棒自適應控制。實現了對不確定機器人的魯棒自適應控制，但該控制方案實時性不強。針對這一缺點，本文又提出了基于動態(tài)模糊神經網絡的自適應控制策略，彌補了常規(guī)網絡學習速度慢的缺點，確保對時變軌跡的快速跟蹤，而且具有較強的魯棒性和自適應能力。最后，采用模糊自校正PD控制方案，應