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非线性系统的神经网络建模与控制

章云  
【摘要】:本文在概要介绍受限柔性机器人在动力学建模和运动控制方面的研究现状之后,详细研究了受限柔性机器人系统的动力学建模和智能控制问题。主要工作由既彼此独立又相互关联的两部分组成: 第一部分包括第二章和第三章,研究受限柔性机器人的动力学建模及其模型简化问题。利用D’Alembert-Lagrange原理并结合模态展开法得到了描述完整约束下柔性机器人动力学行为和连杆振动振型的一组微分方程。与现有模型相比,本文得到的模型具有结构简单、模型精确等特点,且模型形式上与普通无约束刚性机器人非常相似。通过引入变量代换,上述动力学模型被进一步简化为一组具有仿射非线性形式的模型结构,因而可以引用目前较成熟的一些非线性系统理论来研究相应的受限柔性机器人的控制问题。 第二部分包括第四章至第六章,重点研究受限柔性机器人的智能控制问题。在第一部分所建立的动力学模型基础上,分别提出了变结构混合位置/力控制、自适应模糊逻辑控制和基于遗传算法的自适应模糊逻辑控制等智能控制方法,并对一台双连杆受限柔性机器人系统进行了混合位置/力控制。1)变结构混合位置/力控制方案首先给出了机器人的混合位置/力控制器设计过程,然后再利用变结构控制方法,借用Corless-Leitmann(1981)的思想,将受限柔性机器人动力学模型中的非线性视为不确定性考虑,从而设计出相应的滑动模控制器对前述混合位置/力控制器进行修正和改进,并保证系统在有限时间内的渐进收敛性。2)自适应模糊逻辑控制方案利用模糊逻辑系统能够以IF-THEN语言规则方式引入专家经验对系统进行控制从而对模型精度要求不高的特点,结合自适应控制对模糊规则和系统参数进行自适应修正,因而能够处理受限柔性机器人系统中结构和/或参数摄动以及未建模动


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