不確定機器人系統(tǒng)魯棒自適應(yīng)控制.pdf

1、機器人系統(tǒng)是一個多輸入多輸出、高度耦合的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，機器人控制面臨的最主要問題就是機器人動力學(xué)方程的復(fù)雜性及包括參數(shù)和未建模動態(tài)在內(nèi)的不確定性，自適應(yīng)控制和魯棒控制是處理參數(shù)不確定及外界干擾的兩種優(yōu)勢互補的方法。機器人自適應(yīng)控制能夠滿足機器人末端執(zhí)行器載荷大范圍變化的需要，而魯棒控制則是處理干擾最有力的方法。對于高自由度的機器人系統(tǒng)，系統(tǒng)的動力學(xué)方程不易獲得，因此無模型的模糊控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制也受到越來越多的關(guān)注。另外，由于機器人模

2、型的高度復(fù)雜性，使其成為測試各種先進控制算法理想受控對象，適用于機器人系統(tǒng)的控制算法稍加推廣，就可以適用于一大類復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制。因而，基于機器人模型的魯棒自適應(yīng)控制和無模型魯棒自適應(yīng)控制方法的研究，具有較強的理論意義和實用價值。 本文主要的創(chuàng)新性研究工作如下： 1.基于機器人模型的自適應(yīng)控制在外界干擾作用下參數(shù)易發(fā)生漂移，本文利用機器人系統(tǒng)無源性的特點，提出采用死區(qū)自適應(yīng)算法來在線調(diào)整機器人系統(tǒng)的未知參數(shù)，避免了自

3、適應(yīng)參數(shù)的漂移，為了消除死區(qū)自適應(yīng)算法的缺點，引入終端滑?？刂?，利用終端滑模對干擾較強的抑制作用，消除死區(qū)自適應(yīng)參數(shù)估計誤差和外界干擾。 2.對于不易建?；蚰Ｐ蛷?fù)雜的多自由度機器人系統(tǒng)，本文提出一種基于廣義雙曲正切模型的機器人模糊魯棒自適應(yīng)控制器，使用廣義雙曲正切模型替代傳統(tǒng)的三角，高斯等模糊基函數(shù)，使在線調(diào)整的參數(shù)不再隨模糊規(guī)則的增加而呈指數(shù)上升，簡化了模糊自適應(yīng)控制器的結(jié)構(gòu)，更重要的是減輕了計算負(fù)擔(dān)，提高了計算速度。對于模糊

4、系統(tǒng)的逼近誤差和外界干擾，通過求解一個LMI矩陣不等式問題，就能夠得到一個具有H<'∞>性能的魯棒控制器。 3.滑?？刂茖τ谙到y(tǒng)的不確定性有較強的抑制作用，在魯棒控制方面具有其獨特優(yōu)點的同時，其與生俱來的缺點一抖振現(xiàn)象阻礙了它的廣泛應(yīng)用，而且，為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制性能，往往采用保守的設(shè)計方法設(shè)計控制器的增益。本文根據(jù)機器人系統(tǒng)無源性的特點，提出采用廣義模糊雙曲正切模型將變結(jié)構(gòu)滑模控制與模糊自適應(yīng)控制相結(jié)合，將模糊自適應(yīng)控制

5、器設(shè)計成在滑模表面附近的一系列準(zhǔn)滑?？刂频木€性疊加，控制器的增益由自適應(yīng)算法根據(jù)系統(tǒng)的跟蹤性能在線計算，因此，設(shè)計的模糊滑?？刂破骷染哂谢？刂启敯粜詮姷奶攸c，又具有模糊自適應(yīng)控制萬能逼近的特點。 4.提出一種機器人位置/力混合控制的魯棒自適應(yīng)算法，利用基于機器人模型的魯棒自適應(yīng)控制調(diào)節(jié)機器人系統(tǒng)的未知參數(shù)，保證機器人運動軌跡的跟蹤精度，使機器人末端執(zhí)行器能夠沿環(huán)境約束運動，通過PI控制器調(diào)整接觸力的大小，與約束表面保持期望的接

6、觸力，保證了位置和力軌跡跟蹤的魯棒性與精確性。 5.提出了一種在MATLAB/Simulink環(huán)境下進行機器人魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)仿真的方法，利用Matlab軟件強大的數(shù)值運算功能，將系統(tǒng)模型用Matlab語言編寫成M-Function(或S-Function)文件，通過User-Defined．Function模塊嵌入到Simulink仿真環(huán)境中，可以充分發(fā)揮Simulink模塊化編程思想和實時動態(tài)仿真功能，簡化仿真模型的設(shè)計，