模型未知機器人的智能控制.pdf

1、機器人的控制問題無論在理論界還是工程界多年來一直倍受人們的關(guān)注。當(dāng)機器人系統(tǒng)模型是精確知道的時候，反饋線性化技術(shù)可以很好的解決其控制問題，然而現(xiàn)實的操作過程中機器人動力學(xué)模型的各個參數(shù)可能發(fā)生變化，同時還受到環(huán)境干擾和負載變化等許多不確定因素的影響，這就要求機器人控制系統(tǒng)具有較強的自適應(yīng)性和較好的魯棒性，因此有必要提出其它的控制方法。 本文以模型未知的機器人系統(tǒng)為研究對象，在現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上，重點探討了基于智能算法的力和位置控制

2、。 本文首先介紹了機器人的發(fā)展簡史和機器人控制方法概述，然后對機器人的模型和有關(guān)數(shù)學(xué)知識進行了闡述。在此基礎(chǔ)上，先提出了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡跟蹤控制策略，該策略利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近特性為系統(tǒng)建模，并將H∞控制理論與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機地結(jié)合起來，達到消除逼近誤差，抑制外界干擾的目的。為便于笛卡兒空間的控制，又提出基于任務(wù)空間的不確定機器人自適應(yīng)模糊控制，該方法可以不用去計算雅克比矩陣的逆，進而節(jié)省了大量的時間，且所提出的控制器中不