基于X-Y平臺(tái)的力-位置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究.pdf

1、隨著工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化程度的提高，X-Y平臺(tái)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，己廣泛用于冶金、機(jī)械制造、汽車工業(yè)以及軍事、航天等各個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)X-Y平臺(tái)的末端執(zhí)行器與外界環(huán)境接觸時(shí)，工作環(huán)境對(duì)控制性能也有較強(qiáng)的影響。近十幾年來(lái)，許多學(xué)者不斷用新的控制理論和方法，從不同的角度，對(duì)上述問(wèn)題的解決進(jìn)行理論和實(shí)際應(yīng)用上的嘗試。然而X-Y平臺(tái)本身是一種非線性且含有諸多不確定因素的對(duì)象，工作環(huán)境接觸剛度的不同對(duì)控制性能也有較大的影響，X-Y平臺(tái)的應(yīng)用范圍因

2、而受到極大制約。 基于上述問(wèn)題，本文在力/位置控制的基礎(chǔ)上，主要針對(duì)X-Y平臺(tái)參數(shù)攝動(dòng)及外界工作環(huán)境接觸剛度的不確定進(jìn)行研究。 針對(duì)X-Y平臺(tái)動(dòng)力學(xué)和外界環(huán)境的不確定性提出一種基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方案。通過(guò)遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整，可以避免傳統(tǒng)的BP算法易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn)，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性和自適應(yīng)能力。 在力/位置混合控制的基礎(chǔ)上，首先設(shè)計(jì)了一種CMAC控制器與自適應(yīng)模糊控制器相結(jié)合的控制方

3、案，小腦模型神經(jīng)控制器實(shí)現(xiàn)前饋控制，自適應(yīng)模糊控制器實(shí)現(xiàn)反饋控制，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且抑制擾動(dòng)。針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中對(duì)不確定性的要求，又提出了一種模糊CMAC控制器與反饋控制器相結(jié)合的控制方案，采用模糊CMAC在線學(xué)習(xí)所有不確定性的包絡(luò)函數(shù)的上界，引入反饋控制器，以增強(qiáng)模糊CMAC控制策略的完備性。 力/位置混合控制理論明確，但付諸實(shí)施難。為此，本文又在機(jī)器人阻抗控制的基礎(chǔ)上，針對(duì)X-Y平臺(tái)和環(huán)境的不確定性，提出一種具有魯棒性的阻抗控