機器人模糊建模方法研究.pdf

1、多年來，機器人的控制問題無論在理論界還是工程界一直倍受人們的關注。當機器人系統(tǒng)模型是精確已知時，傳統(tǒng)方法可以很好的解決其控制問題，然而實際上機器人是一類復雜的時變、強耦合、高度非線性的系統(tǒng)，在機器人解析建模過程中需要做大量的簡化和假設，再加上負載的變化以及外部擾動的影響，實際上無法得到其精確的數學模型，這就使得傳統(tǒng)控制方法有些力不從心。而近年來出現的眾多與模糊建模相關的研究成果表明該方法用于描述具有較強非線性和不確定性的實際系統(tǒng)是很成功

2、的。因此將模糊建模方法引入機器人系統(tǒng)建模中，進而實現機器人魯棒自適應控制不僅具有理論意義更具有實用價值。 本文以不確定性機器人系統(tǒng)為研究對象，在現有文獻的基礎上，重點探討了機器人模糊建模方法以及在此基礎上的機器人魯棒自適應控制，具體工作如下： 本文首先給出了一種機器人離線模糊建模方法，通過對聚類數和模糊加權指數進行深入的分析，改進了模糊C均值聚類算法，并由此建立了能夠以較高精度逼近機器人動力學的模糊模型。 其次，

3、針對機器人控制的實時性要求，提出一種機器人在線模糊建模方法，該方法能夠實現機器人模糊模型的在線辨識和更新，避開了系統(tǒng)內部的復雜性，并且能將外界干擾等不確定性因素包含在模糊模型中，為機器人的魯棒自適應控制提供了很好的基礎。 再次，針對不確定性機器人的軌跡跟蹤控制要求，設計了一種基于在線建模的模糊自適應控制器。該控制器采用在線模糊建模方法在線辨識和更新機器人的模糊模型，并在此基礎上給出自適應律，可實現不確定機器人的高精度快速跟蹤控制