多自由度機械手臂魯棒控制技術(shù)研究.pdf

1、機器人是二十世紀科技高速發(fā)展的的產(chǎn)物，各式各樣的機器人已經(jīng)出現(xiàn)在我們的身邊，尤其是工業(yè)機器人即機械手臂的應(yīng)用最為廣泛，因此機械手臂的控制問題一直倍受科研工作者們的關(guān)注。 本論文介紹了機器手臂和機器手臂控制理論的發(fā)展概況。在此基礎(chǔ)上，研究了機械手臂的魯棒控制法，分別設(shè)計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械手臂力矩控制方法、基于滑模變結(jié)構(gòu)控制補償?shù)臋C械手臂力矩控制方法以及基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)臋C械手臂力矩控制方法，具體內(nèi)容如下： 模糊神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合了模糊控制的推理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)自學習能力，它不依賴于對象精確的數(shù)學模型，能有效地克服被控對象存在的不確定部分的影響，本文把模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機械手臂的關(guān)節(jié)伺服控制器，通過對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學習訓(xùn)練來調(diào)整機械手臂關(guān)節(jié)的控制力矩，實現(xiàn)對機械手臂的軌跡跟蹤控制。 設(shè)計了基于滑模變結(jié)構(gòu)控制補償?shù)臋C械手臂力矩控制策略：將機械手臂系統(tǒng)分解成已知部分和不確定部分，對于已知部分，采用計算力矩控制，對于不確定部分，利用滑模變結(jié)構(gòu)控制來補償

3、，以完成對機械手臂系統(tǒng)的高精度控制。 設(shè)計了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)臋C械手臂力矩控制策略：針對滑模變結(jié)構(gòu)控制所帶來的抖振問題，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替滑模變結(jié)構(gòu)控制，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的逼近性能和自學習能力，補償機械手臂系統(tǒng)中所存在的不確定部分。 以上控制策略通過對一個二自由度串聯(lián)機械手臂模型進行仿真研究，驗證了方法的有效性。 最后，針對實際六自由度機械手臂系統(tǒng)，搭建了系統(tǒng)控制軟件，為機械手臂控制的研究提供了平臺。