
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
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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)也得到飛速地發(fā)展,并廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),如工業(yè)、航空航天、軍事、醫(yī)療等行業(yè)。而機(jī)械臂是通過(guò)模擬人的手臂的一種機(jī)械裝置,是機(jī)器人最主要的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。機(jī)械臂系統(tǒng)本身就是一個(gè)非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合、受干擾的復(fù)雜系統(tǒng)。而且,在實(shí)踐過(guò)程中,因工作情況非常復(fù)雜,很難建立精確的機(jī)械臂系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,比如負(fù)載的不確定,系統(tǒng)參數(shù)不確定,甚至完全無(wú)模型等情況。另外,從電機(jī)輸出軸到機(jī)械臂的執(zhí)行軸之間的傳動(dòng)系統(tǒng)不可避免地產(chǎn)生了柔性,所以考
2、慮關(guān)節(jié)柔性的機(jī)械臂控制也成為了當(dāng)今研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。除此之外,在工業(yè)應(yīng)用中的機(jī)械臂出于節(jié)約成本或減少測(cè)量誤差的考慮,一些狀態(tài)變量是無(wú)法測(cè)量的,設(shè)計(jì)觀測(cè)器也成為了在控制器的設(shè)計(jì)當(dāng)中一個(gè)重要部分。
本論文的研究首先考慮系統(tǒng)參數(shù)不確定和部分狀態(tài)量不可測(cè)量的情況下研究出了一種基于一階濾波觀測(cè)器的滑模自適應(yīng)控制器。最后,根據(jù)實(shí)際過(guò)程中的完全無(wú)模型的情況下,設(shè)計(jì)了一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)觀測(cè)器,并且在此基礎(chǔ)上結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線(xiàn)性項(xiàng)的萬(wàn)能逼
3、近原理,采用反演控制的方式實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤。
其次,考慮機(jī)械臂關(guān)節(jié)的柔性(特別是關(guān)節(jié)剛度較小的場(chǎng)合)提出了基于柔性補(bǔ)償(其本質(zhì)是增加二次濾波的帶寬)的奇異攝動(dòng)控制方式的機(jī)械臂執(zhí)行端軌跡跟蹤控制器。針對(duì)完全無(wú)模型的情況下,提出了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)對(duì)不可測(cè)狀態(tài)向量的重構(gòu),并依此完成了PD控制器的設(shè)計(jì)。為了實(shí)現(xiàn)柔性機(jī)械臂的更進(jìn)一步地智能控制,通過(guò)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的較強(qiáng)自學(xué)習(xí)以及聯(lián)想能力和模糊系統(tǒng)的易于理解推理過(guò)程這
4、兩者的優(yōu)點(diǎn),提出一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的狀態(tài)估計(jì)和未知非線(xiàn)性項(xiàng)的逼近,進(jìn)而利用反演控制實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂的軌跡跟蹤控制,仿真結(jié)果也證明了該控制器的合理性與可行性。
最后,通過(guò)搭建機(jī)械臂控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)DSP目標(biāo)板與機(jī)械臂伺服系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信,并最終在DSP中執(zhí)行控制算法并傳輸控制信號(hào)到伺服系統(tǒng),進(jìn)而傳送動(dòng)力控制機(jī)械臂完成軌跡跟蹤的目的。同時(shí),在不中斷DSP運(yùn)行的情況下,采用Matlab下的模塊CCSLink實(shí)現(xiàn)DSP、CCS和matl
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