多軸聯(lián)動系統(tǒng)的仿人智能控制研究.pdf

1、在制造業(yè)領(lǐng)域，多軸聯(lián)動系統(tǒng)主要指用于精密加工的數(shù)控系統(tǒng)和工業(yè)機器人。由于多軸系統(tǒng)具有較強的耦合特性、時變特性和非線性特性，傳統(tǒng)的PID控制顯然不能滿足對其高速高精度控制的要求。于是，大量專家和學(xué)者經(jīng)過數(shù)十年的不懈努力，提出了許多種控制算法。
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有很強的容錯性和逼近非線性函數(shù)的能力，但存在自學(xué)習(xí)的問題；模糊控制在設(shè)計中不需要建立被控對象的精確的數(shù)學(xué)模型，便于應(yīng)用，但模糊規(guī)則難以建立；自適應(yīng)控制能夠在線改變控制器的

2、參數(shù)和結(jié)構(gòu)，調(diào)整控制作用以保證系統(tǒng)達到滿意的控制品質(zhì)，但難以兼顧穩(wěn)態(tài)和動態(tài)性能；滑模變結(jié)構(gòu)控制具有較強的魯棒性，但存在抖振現(xiàn)象；遺傳算法有很好的收斂性和魯棒性，但對新空間的搜索能力有限；迭代學(xué)習(xí)控制用于能夠?qū)崿F(xiàn)完全跟蹤，但對初值的選取較敏感。在多軸系統(tǒng)的控制中，以上算法優(yōu)于PID控制，但也存在上述一些問題，其中一些算法還對模型具有很大的依賴性。
　　 迄今為止，人的控制是世界上最高效的控制。仿人智能控制采用基于特征模型和特征辨識

3、的多模態(tài)控制策略，針對不同特征狀態(tài)選取不同的控制模態(tài)，因此能夠有效地模擬人的控制，獲得良好的控制效果。同時，對偏差，偏差導(dǎo)數(shù)等信息構(gòu)成的動態(tài)信息空間的劃分得到的特征模型，對系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的變化不敏感，因而控制器的設(shè)計不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。本文中，具體研究對象為工業(yè)機器人。首先分析了機器人的運動學(xué)和動力學(xué)型。然后，對相平面的劃分得到了機器人系統(tǒng)的特征模型，并對各個具體的特征狀態(tài)下的控制器參數(shù)進行自動整定，從而實現(xiàn)了機器人的仿人智能控制器。