多關節(jié)機器人的智能滑模變結構控制方法研究.pdf

1、對于多關節(jié)機器人的軌跡跟蹤控制，自適應性和魯棒性是其控制器應具備的兩種基本控制特性。滑模變結構控制因為具有較強的魯棒性，而成為一種有效的控制方法。但由于滑模變結構控制存在抖振，在一定程度上限制了其應用和發(fā)展。為了消除滑模變結構控制這個缺點，本文研究了滑模變結構控制與智能控制相結合的控制方法。主要包括滑模變結構控制與模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法相結合的控制方法，并取得了如下成果： (1)研究了多關節(jié)機器人的控制結構，設計了一種并行

2、控制結構。該控制結構具有兩個優(yōu)點：一是充分利用機器人已知的知識，作為滑模控制的等效控制，縮短了智能控制部分對不確定性干擾學習的時間；二是充分利用了嵌入式系統(tǒng)和計算機通信等最新技術的發(fā)展成果，將對機器人不確定性干擾的學習任務分配給多個微處理器，利用計算機通信進行相互協(xié)作。這樣簡化了學習和控制算法，提高了控制速度。該控制結構兼有集中控制和分散控制的優(yōu)點，不會因為某一關節(jié)的傳感器損壞而影響其它關節(jié)的工作。所以，便于故障檢測和排除，增強了控制系

3、統(tǒng)的可靠性，并且便于并行處理，具有很強的魯棒性。 (2)研究了模糊控制的設計方法和萬能逼近特性。提出了一種快速自適應模糊滑模控制方法，并將此方法應用到兩個機器人仿真系統(tǒng)中：針對具有建模誤差和不確定干擾的機器人，設計了一個基于快速直接自適應模糊滑?？刂频姆抡嫦到y(tǒng)；針對參數(shù)未知的不確定機器人，設計了一個基于快速間接自適應模糊滑?？刂频姆抡嫦到y(tǒng)。這兩個系統(tǒng)都不再需要對機器人的未知參數(shù)進行預先估計，通過模糊系統(tǒng)對機器人未知參數(shù)的逼近，使

4、控制器的參數(shù)能隨著機器人參數(shù)的變化而自適應地變化。因此，消除了滑模變結構控制的抖振。另外，文中利用李亞普諾夫穩(wěn)定性定理證明了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并詳細分析了這兩種控制系統(tǒng)的誤差運行軌跡，從理論上證明了控制系統(tǒng)的誤差只與模糊系統(tǒng)的逼近誤差有關，而與系統(tǒng)的建模誤差和干擾無關，所以該方法提高了控制系統(tǒng)精度、增強了控制系統(tǒng)的魯棒性。 (3)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡的設計和學習方法。針對具有建模誤差和不確定干擾的機器人，提出了一種基于徑向基函數(shù)的快速神經(jīng)

5、滑?？刂品椒?。該方法通過神經(jīng)網(wǎng)絡在線學習機器人不確定性干擾的上界，消除了滑?？刂频亩墩?。并利用李亞普諾夫穩(wěn)定性定理推導出了神經(jīng)網(wǎng)絡的目標函數(shù)，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另外，文中詳細分析了控制系統(tǒng)的誤差特性和魯棒性。 (4)研究了同時具有模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)點的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡。針對具有建模誤差和不確定干擾的機器人，提出了一種基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的全程滑?？刂品椒āＴ摲椒▽⒛：窠?jīng)網(wǎng)絡的結構學習和參數(shù)學習結合在一起，根據(jù)控制系統(tǒng)的性能要

6、求自組織模糊規(guī)則，并利用梯度下降算法在線調(diào)整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)和權值，從而提高了控制系統(tǒng)的精度，消除了滑?？刂频亩墩?。 (5)研究了遺傳算法的設計方法。針對參數(shù)未知的不確定機器人，提出了一種基于改進遺傳算法的模糊神經(jīng)滑模控制方法。該方法首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡對機器人進行數(shù)學建模，然后利用遺傳算法離線優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，提高了控制系統(tǒng)的在線學習速度，最后利用梯度算法在線調(diào)節(jié)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的權值，使控制器參數(shù)能夠隨機器人參數(shù)的變化而變化