范興民,王啟志
(華僑大學 機電及自動化學院,福建 廈門 361021)
考慮 n關節(jié)機器人的動力學方程[5,8]為:
為了驗證本算法的有效性,本文采用雙關節(jié)機器人模型[7],動力學方程如式(1)所示。其中:
兩個關節(jié)的位置指令為 qd1=0.1sint,qd2=0.1sint,控制參數(shù)取 Λ=diag{5,5},在魯棒項中 ε*=0.2;在 RBF網絡中b=20 網絡的輸入取
由圖2~圖6可以看出,本文所提出的對于機器人中不確定項,利用神經網絡分別進行逼近,與滑模變結構和自適應控制算法相結合,能有效地跟蹤期望軌跡,神經網絡能很好對未知項進行估計,且控制力矩不大。驗證了本文所提出的算法的有效性。
本文提出對于不確定項,利用RBF網絡進行分別逼近,并與滑模變結構和自適應控制相結合的控制策略,并構建Lyapunov函數(shù),驗證了系統(tǒng)對軌跡進行跟蹤的穩(wěn)定性。利用滑模變結構和自適應控制方案補償神經網絡的逼近誤差,比常規(guī)神經網絡具有更好的動態(tài)特性和魯棒性。
[1] DOULGERI Z.Sliding regime ofa nonlinear robust controllerfor robotmanipulators [J].IEE Proceedings Control Theory and Application, 1999,146(6):493-498.
[2]COLBAUGH R,GLASS K.Adaptive tracking control of rigid manipulators using only position measurements[J].Journal of Robot and System, 1997,14(1):9-26.
[3]KIM Y H,LEWIS F L.Neural network output feedback controlofrobotmanipulator[J].IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1999,15(2):301-309.
[4]CILIZ M K.Adaptive control of robot manipulators with neural network based compensation of frictional uncertainties[J].Robotica, 2005, 23:159–167.
[5]張文輝,齊乃明.自適應神經變結構的機器人軌跡跟蹤控制[J].控制與決策,2011,26(4):597-601.
[6]SUN T,Pei Hailong.Neural network-based sliding mode adaptive control for robot manipulators[J].Neurocomputing,2011,74:2377-2384.
[7]LU Y,Liu J K.Actuator nonlinearities compensation using RBF neural networks in robot control system[C].IMACS Multiconference on Computational Engineering in Systems Application,2006.
[8]牛玉剛,楊成梧.基于神經網絡的不確定機器人自適應滑??刂芠J].控制與決策,2001,16(1):79-83.