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不确定性机器人系统鲁棒控制器的研究与设计

王延玉  
【摘要】:机器人系统是一类复杂的多输入多输出非线性系统,除了其本身具有的时变性与耦合性外,它往往还会受到各种不确定性因素的影响,如外部干扰、不精确测量、负载变化及未建模动态等等,因此实际上很难获得机器人系统完备的数学模型。而在机器人系统的轨迹跟踪控制过程中,也会面临不能实时获取运行轨迹的逆解以及设备故障等问题。随着社会的发展和科技的进步,对于高速度、高精度、高性能的机器人系统来说,这些不确定因素严重地影响其控制品质,所以不确定机器人系统的鲁棒控制问题是一个非常值得探究的课题。 本文主要针对结构和参数不确定机器人系统的轨迹跟踪控制进行了深入的分析研究,提出了几种有效的控制策略,主要的研究工作可以概括如下: (1)分析比较了常用的机器人控制方法,分析比较了各自的优缺点。 (2)针对机器人存在参数不确定性和外扰问题,提出了一种基于期望轨迹补偿的鲁棒自适应控制的方法,该方法自适应控制过程中的回归矩阵为期望关节位置与期望关节速度的函数,可以离线计算回归矩阵,有效节约了在线计算的时间,实时性好,并利用变结构思想补偿非线性摩擦和外界干扰,实现全局渐近稳定。 (3)针对常规变结构控制的抖震问题,提出了一种基于神经网络与二阶滑模控制融合的控制策略用于非线性机器人控制,设计了一种新颖简易的二阶滑模控制方法,有效地避免了抖震问题,并采用神经网络辨识未知的机器人的非线性模型,确保系统闭环全局渐近稳定性。 (4)提出了一种基于神经网络与变结构融合的控制策略用于非线性机器人控制,采用神经网络逼近机器人的标称模型,神经网络输入为期望轨迹,消除了常规神经网络对控制输入的严格假设,通过Lyapunov直接法设计网络权值更新率,并引入模型补偿和连续的变结构控制率,确保了系统闭环全局指数渐近稳定性,保证良好的暂态性能。本文对上述研究成果进行了严格的理论证明,同时还通过计算机仿真验证了控制算法的有效性。所提出的控制策略不仅可用于不确定机器人系统控制,而且对于与其类似的复杂非线性机械系统控制也有较重要的参考价值。


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