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不确定性机器人轨迹跟踪控制策略及其实验研究

作者：朱奇光 Publish: 2006-7-5 Hits:-

【中文题名】

不确定性机器人轨迹跟踪控制策略及其实验研究

【英文题名】

Strategies and Experimental Study of Trajectory Tracking Control on Uncertain Robot

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-5

【中关键词】

不确定性机器人,鲁棒自适应控制,模糊控制,神经网络,动态模糊神经网络,

【英关键词】

Uncertain robot,Robust adaptive control,Fuzzy control,Neural network,Dynamic fuzzy neural network,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>机器人技术>机器人>

【论文摘要】

多年来,机器人的控制问题在理论和工程上一直倍受关注。如果机器人系统可以精确建模,反馈线性化技术可以很好地解决其控制问题。然而在实际工程中,诸多不确定性因素的存在可能引起控制系统品质的恶化,甚至造成系统不稳定。本文在参考国内外大量文献的基础上,针对不确定性机器人轨迹跟踪控制问题,引入智能控制方法,使机器人满足高速、高精度的工业生产要求。针对不确定性机器人系统无法精确建模的特点,在其轨迹跟踪控制问题中,提出了具有一定自适应能力的模糊自校正PD控制策略。通过预先建立的模糊规则,自动调整PD控制参数,达到最佳跟踪控制要求。其次,利用滑模变结构的强鲁棒性和神经网络的学习功能,提出了基于变结构与神经网络的鲁棒自适应控制。实现了对不确定机器人的鲁棒自适应控制,但该控制方案实时性不强。针对这一缺点,本文又提出了基于动态模糊神经网络的自适应控制策略,弥补了常规网络学习速度慢的缺点,确保对时变轨迹的快速跟踪,而且具有较强的鲁棒性和自适应能力。最后,采用模糊自校正PD控制方案,应用SRV02(2-DOF)Robot实验设备进行了轨迹跟踪控制实验研究,通过实验验证了所提出的控制方案的有效性。本文提出了几种新的不确定性机器...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-8
第1章绪论	8-18
1.1 机器人学发展概况	8-11
1.1.1 机器人的定义	8-9
1.1.2 工业机器人发展概况	9-10
1.1.3 并联机器人发展概况	10-11
1.2 机器人控制技术的发展概况	11-15
1.2.1 运动学控制	11-12
1.2.2 动力学控制	12-15
1.3 选题的目的和意义	15-16
1.4 论文的主要工作及结构安排	16-18
第2章预备知识	18-26
2.1 数学知识	18-19
2.2 控制理论基本概念	19-20
2.3 仿真知识	20-22
2.3.1 仿真的概念	20-21
2.3.2 MATLAB 语言简介	21-22
2.4 机器人的数学模型	22-24
2.5 仿真模型的建立	24-25
2.6 本章小结	25-26
第3章机器人的模糊自校正 PD 控制	26-36
3.1 引言	26-27
3.2 PD 控制基本理论及稳定性证明	27-28
3.3 模糊控制原理	28-30
3.3.1 模糊控制器的组成	28-30
3.3.2 模糊条件与模糊控制规则	30
3.4 模糊自校正 PD 控制原理	30-33
3.5 仿真研究	33-34
3.6 本章小结	34-36
第4章基于变结构与神经网络的机器人鲁棒自适应控制	36-46
4.1 引言	36
4.2 变结构控制	36-37
4.3 神经网络控制	37-40
4.3.1 RBF 神经网络的结构	37-39
4.3.2 RBF 神经网络训练算法概述	39-40
4.4 基于变结构与神经网络的鲁棒自适应控制器设计	40-43
4.4.1 控制器设计	40-41
4.4.2 系统稳定性分析	41-43
4.5 仿真研究	43-45
4.6 本章小结	45-46
第5章基于动态模糊神经网络的机器人自适应控制	46-58
5.1 引言	46
5.2 动态模糊神经网络的结构	46-48
5.3 动态模糊神经网络训练算法	48-52
5.3.1 在线分配隐单元	48-49
5.3.2 阈值的选取	49
5.3.3 网络参数校正	49-52
5.4 鲁棒自适应控制器的设计	52-56
5.4.1 动态模糊神经网络控制方案	52-53
5.4.2 控制器设计	53-54
5.4.3 控制系统稳定性分析	54-56
5.5 仿真研究	56-57
5.6 本章小结	57-58
第6章机器人模糊自校正 PD 轨迹跟踪控制的实验研究	58-75
6.1 引言	58-59
6.2 2-DOF 机器人模型建立	59-65
6.2.1 系统结构	59-60
6.2.2 机器人系统的起始位置	60
6.2.3 前向运动学	60-62
6.2.4 逆向运动学	62-63
6.2.5 实验模型	63-65
6.3 实验步骤及实验结果	65-74
6.3.1 实验步骤	65-68
6.3.2 实验结果	68-74
6.4 本章小结	74-75
结论	75-77
参考文献	77-83
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	83-84
致谢	84-85
作者简介	85

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.378830



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