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文檔簡介
1、近年來,隨著科學技術的發(fā)展,工業(yè)機械手控制取得了顯著的進步。多關節(jié)機械手不僅在工業(yè)領域獲得了廣泛的應用,而且越來越多滲透到其它領域。而機械手最重要、最核心的部分則是其控制系統(tǒng),它直接影響著機械手的整體性能與先進程度。從控制理論的角度來看,操作機械手系統(tǒng)具有嚴重的非線性和不確定性,加之機械臂各個關節(jié)存在相互耦合性,這種耦合關系使得機械手呈現(xiàn)出嚴重的非線性特性,因而很難獲得精確的數(shù)學模型,加之外界的擾動以及模型自身所帶來的不確定性的影響,從
2、而使得多關節(jié)機械力臂運動控制的有效性大大降低。
本文首先介紹了雙關節(jié)機械手的魯棒控制和自適應模糊反演控制,并分別對這兩種控制設計控制器以及進行仿真研究,通過實驗結果可以看到魯棒控制雖然能夠保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,但對雙關節(jié)機械臂的軌跡跟蹤很難獲得良好的暫態(tài)性能。同樣,自適應模糊反演控制雖然在一定程度上能夠改善雙關節(jié)機械臂對位置跟蹤的動態(tài)特性,但對于機械臂的速度和加速度軌跡跟蹤的控制效果很差。
鑒于魯棒控制和自適應模糊反演控
3、制不能獲得雙關節(jié)機械手軌跡跟的良好的暫態(tài)性能,本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒控制,通過給定期望軌跡,由神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力在線辨識和實時逼近整個控制系統(tǒng)的不確定性,然后根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性定理來設計網(wǎng)絡的學習算法和魯棒控制器,最后由魯棒控制器來消除網(wǎng)絡的逼近誤差,這就解決了魯棒控的局限性。由于魯棒控制很難對系統(tǒng)的不確定性進行預期假設以及獲取不確定性的上界值,當系統(tǒng)的不確定性超出預期假設時,魯棒控制系統(tǒng)將會發(fā)散,甚至崩潰。因此,采用神經(jīng)網(wǎng)絡的魯棒控制
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