基于SVM和PSO的機械臂預測函數(shù)控制.pdf

1、分類號UDCTP2412碩士學位論文基于SVM和PSO的機械臂預測函數(shù)控制論文答辯日期王崾201362基于SVM和PSO的機械臂預測函數(shù)控制捅要六自由度機械臂是一種典型的工業(yè)機器人，在裝配、焊接、噴涂等工序作業(yè)中取得了廣泛的應(yīng)用。由于六自由度機械臂系統(tǒng)具有強耦合、非線性、時變的特性，機械臂系統(tǒng)高精度軌跡跟蹤和控制是長期以來研究的核心問題。基于拉格朗日方法建立了六自由度機械臂動力學模型，分析了系統(tǒng)特性，選擇了不依賴模型精度的預測函數(shù)控制作

2、為控制策略。對預測函數(shù)算法進行了研究，分析了基函數(shù)的選取原則、預測模型的建立方法、滾動優(yōu)化策略等控制環(huán)節(jié)，結(jié)合六自由度機械臂系統(tǒng)特性確定了相應(yīng)的參數(shù)和控制環(huán)節(jié)。為了簡化閉環(huán)控制器的設(shè)計，采用廣義逆方法實現(xiàn)解耦?？紤]到實際的機械臂系統(tǒng)難以建立精確的動力學模型，引入支持向量機辨識廣義逆系統(tǒng)，與實際系統(tǒng)串聯(lián)，構(gòu)成偽線性解耦系統(tǒng)。為了改善動態(tài)控制性能，從采用支持向量機辨識預測模型和粒子群優(yōu)化控制參數(shù)兩方面改進了傳統(tǒng)的預測函數(shù)控制方法。對解耦后的