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文檔簡介
1、機(jī)器人系統(tǒng)具有時(shí)變、強(qiáng)耦合和非線性的動(dòng)力學(xué)特點(diǎn),其控制問題在理論界和工程領(lǐng)域一直以來都備受關(guān)注。在對機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)時(shí),我們必須面對其大量不確定因素的存在,滑模變結(jié)構(gòu)控制對模型不確定性有很強(qiáng)的魯棒性,它具有控制簡單、降階、解耦等優(yōu)點(diǎn),因其滑動(dòng)模態(tài)對系統(tǒng)干擾和攝動(dòng)具有完全適應(yīng)性而被廣泛的用于機(jī)器人控制中。但其存在嚴(yán)重的抖振問題,抖振的危害是很大的。因此,消除滑模變結(jié)構(gòu)的抖振問題具有十分重要的理論和實(shí)踐意義。
本文首先介紹
2、了機(jī)器人發(fā)展概況及其控制基礎(chǔ)知識(shí),然后對機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型和有關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行了闡述,并針對不確定性機(jī)器人的軌跡跟蹤問題提出了幾種有效的滑模變結(jié)構(gòu)控制策略。首先基于飽和函數(shù)給出了不確定性機(jī)器人的自適應(yīng)滑??刂品桨?綜合自適應(yīng)控制和變結(jié)構(gòu)控制分別對機(jī)器人參數(shù)不確定性和非參數(shù)不確定性進(jìn)行補(bǔ)償,飽和函數(shù)可以保證控制力矩的平滑;然后引入徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)方法,提出了一種基于 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、的機(jī)器人滑模控制,其基本思想是將不確定性機(jī)器人系統(tǒng)分為名義模型和不確定部分,對名義模型,采用狀態(tài)反饋即可保證其穩(wěn)定性,對不確定部分,在飽和函數(shù)基礎(chǔ)上,利用 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不確定性上界,基于變結(jié)構(gòu)控制思想設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)補(bǔ)償控制器,有效地消除或減弱了變結(jié)構(gòu)控制輸入力矩的抖振,仿真結(jié)果表明系統(tǒng)達(dá)到全局最后一致有界或漸近穩(wěn)定;另外,本文還提出了一種基于李亞普諾夫反演設(shè)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)滑模控制策略,該控制方案可以把控制輸入的抖振轉(zhuǎn)移到其一階
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