機(jī)器人模糊建模方法研究.pdf

1、多年來(lái)，機(jī)器人的控制問(wèn)題無(wú)論在理論界還是工程界一直倍受人們的關(guān)注。當(dāng)機(jī)器人系統(tǒng)模型是精確已知時(shí)，傳統(tǒng)方法可以很好的解決其控制問(wèn)題，然而實(shí)際上機(jī)器人是一類復(fù)雜的時(shí)變、強(qiáng)耦合、高度非線性的系統(tǒng)，在機(jī)器人解析建模過(guò)程中需要做大量的簡(jiǎn)化和假設(shè)，再加上負(fù)載的變化以及外部擾動(dòng)的影響，實(shí)際上無(wú)法得到其精確的數(shù)學(xué)模型，這就使得傳統(tǒng)控制方法有些力不從心。而近年來(lái)出現(xiàn)的眾多與模糊建模相關(guān)的研究成果表明該方法用于描述具有較強(qiáng)非線性和不確定性的實(shí)際系統(tǒng)是很成功

2、的。因此將模糊建模方法引入機(jī)器人系統(tǒng)建模中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人魯棒自適應(yīng)控制不僅具有理論意義更具有實(shí)用價(jià)值。 本文以不確定性機(jī)器人系統(tǒng)為研究對(duì)象，在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討了機(jī)器人模糊建模方法以及在此基礎(chǔ)上的機(jī)器人魯棒自適應(yīng)控制，具體工作如下： 本文首先給出了一種機(jī)器人離線模糊建模方法，通過(guò)對(duì)聚類數(shù)和模糊加權(quán)指數(shù)進(jìn)行深入的分析，改進(jìn)了模糊C均值聚類算法，并由此建立了能夠以較高精度逼近機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的模糊模型。 其次，

3、針對(duì)機(jī)器人控制的實(shí)時(shí)性要求，提出一種機(jī)器人在線模糊建模方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人模糊模型的在線辨識(shí)和更新，避開了系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜性，并且能將外界干擾等不確定性因素包含在模糊模型中，為機(jī)器人的魯棒自適應(yīng)控制提供了很好的基礎(chǔ)。 再次，針對(duì)不確定性機(jī)器人的軌跡跟蹤控制要求，設(shè)計(jì)了一種基于在線建模的模糊自適應(yīng)控制器。該控制器采用在線模糊建模方法在線辨識(shí)和更新機(jī)器人的模糊模型，并在此基礎(chǔ)上給出自適應(yīng)律，可實(shí)現(xiàn)不確定機(jī)器人的高精度快速跟蹤控制