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文檔簡介
1、機械臂按照給定軌跡的運動控制是機械臂操作中一個最重要的方面?,F(xiàn)有的商業(yè)機器人系統(tǒng)使用傳統(tǒng)的PID控制器,因為PID控制器結(jié)構(gòu)簡單、易于設計。但是,因為機械臂的動力學方程是具有強耦合、高度非線性和高度不確定性的,使用PID控制器很難完成期望的軌跡控制性能。隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展,眾多智能控制算法都在嘗試解決這個問題。智能控制技術(shù)是當前控制領域研究的熱點之一,廣泛應用于不確定性、非線性等復雜系統(tǒng)的控制中。本論文旨在探討模糊神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在剛性
2、機械臂軌跡跟蹤中的應用,并設計了一個性能優(yōu)良的機械臂軌跡跟蹤控制系統(tǒng)。 論文根據(jù)固高GRB400工業(yè)機器人的結(jié)構(gòu)特點和實際作業(yè)軌跡要求,給出了運動學和動力學分析。該機器人的結(jié)構(gòu)形式為SCARA型平面關節(jié),是具有四個關節(jié)的搬運機器人。其中關節(jié)1和2是旋轉(zhuǎn)關節(jié),具有二個自由度,完成坐標系X—Y平面的運動;關節(jié)3是直線關節(jié),通過絲杠連接完成坐標系Z軸方向的運動;關節(jié)4為旋轉(zhuǎn)關節(jié),用來調(diào)整工具的角度。本文主要是解決關節(jié)1和關節(jié)2的平衡問
3、題,通過設計智能伺服控制器,使其動力學性能更好,實現(xiàn)精確的軌跡跟蹤。 本論文主要的研究工作集中在以下幾點: (1)根據(jù)機器人運動學和動力學基礎知識,建立了固高四自由度機械臂的運動學正解和逆解方程,并利用第二類動態(tài)數(shù)學建模法—拉格朗日功能平衡法,建立了四自由度機械臂的動力學模型。 (2)介紹了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡應用在機器人控制中的基本原理,尤其是局部連接神經(jīng)網(wǎng)絡的特點和結(jié)構(gòu)。最后分析了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的形式
4、,指出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊系統(tǒng)的函數(shù)等價性。 (3)為了提高不確定性系統(tǒng)的軌跡控制性能,本文提出了一種機械臂的新的智能混合控制器—多變量RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡多變量控制算法,分別對機械臂關節(jié)1和關節(jié)2進行兩個回路控制,并通過一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡的協(xié)調(diào)級來消除和減小各回路的耦合影響。同時,可以在線調(diào)整網(wǎng)絡隸屬函數(shù)的中心值和寬度。 (4)將該控制策略應用于固高直接電驅(qū)動剛性機械臂。大量仿真結(jié)果
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