基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手軌跡跟蹤控制方法研究.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)機(jī)械手在民用和軍事領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用，尤其在電子、外太空和核工業(yè)等行業(yè)發(fā)揮著難以替代的作用。因此，為使機(jī)械手能夠快速、準(zhǔn)確、高效的運(yùn)行，對(duì)其進(jìn)行合理的軌跡規(guī)劃及軌跡跟蹤控制研究就顯得尤為重要。本文以六自由度的PUMA560機(jī)械手為研究對(duì)象，對(duì)機(jī)械手逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法、軌跡規(guī)劃方法以及軌跡跟蹤控制策略進(jìn)行深入的研究與分析。
　　首先，本文介紹了剛體位姿和坐標(biāo)變換等相關(guān)知識(shí)，根據(jù)PUMA560機(jī)械手的

2、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，采用Denavit-Hatenberg(D-H)參數(shù)法建立機(jī)械手運(yùn)動(dòng)學(xué)方程。利用MATLAB對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而驗(yàn)證了機(jī)械手運(yùn)動(dòng)學(xué)正解的唯一性和逆解的不唯一性。同時(shí)，采用Lagrange方法建立了機(jī)械手動(dòng)力學(xué)模型。
　　其次，針對(duì)傳統(tǒng)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法存在運(yùn)算量大、精度低等缺陷，本文提出了一種基于BP和RBF并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解機(jī)械手逆運(yùn)動(dòng)學(xué)的新算法。其中，BP網(wǎng)絡(luò)采用適合處理大量數(shù)據(jù)的Levenberg-Marquardt

3、(LM)算法，RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中自動(dòng)增加徑向基神經(jīng)元。仿真研究表明，該算法簡單可靠，收斂速度快，有效地解決了機(jī)械手逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解問題，為機(jī)械手軌跡規(guī)劃及軌跡跟蹤控制奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。
　　然后，本文詳盡分析了機(jī)械手在關(guān)節(jié)空間進(jìn)行軌跡規(guī)劃的方法。利用逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求出機(jī)械手所經(jīng)過路徑點(diǎn)的關(guān)節(jié)變量值，在充分考慮運(yùn)動(dòng)學(xué)約束的條件下，本文提出一種采用五次B樣條曲線來構(gòu)建關(guān)節(jié)軌跡的平滑軌跡規(guī)劃方法。仿真結(jié)果表明，該方法保證了機(jī)械手各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)

4、軌跡的速度、加速度和加加速度均連續(xù)，且可以任意配置起始和終止點(diǎn)的速度、加速度和加加速度，為機(jī)械手的軌跡跟蹤控制實(shí)驗(yàn)提供了期望的運(yùn)動(dòng)軌跡。
　　最后，鑒于傳統(tǒng)控制算法受限于動(dòng)力學(xué)模型的不確定性，導(dǎo)致控制性能下降。因此本文提出了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒控制算法，利用RBF網(wǎng)絡(luò)來逼近動(dòng)力學(xué)模型中的不確定性部分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差由魯棒控制項(xiàng)予以抑制，并設(shè)計(jì)了一個(gè)三自由度的串聯(lián)機(jī)械手，使其沿著已規(guī)劃好的關(guān)節(jié)軌跡進(jìn)行軌跡跟蹤控制實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果