多机械臂系统的自适应命令滤波反步控制研究

发布时间：2020-12-18 15:25

　　随着现代科技的发展,机械臂已逐渐应用到人们生产和生活的诸多方面,极大地促进了工业和科技事业的快速发展。在工业生产过程中,多个机械臂组成的网络化系统与单个机械臂相比,具有消耗低、效率高等优势,已成为广大学者研究的热点之一。本文主要结合命令滤波反步技术、自适应技术以及神经网络逼近理论等,提出了多机械臂系统的自适应命令滤波反步控制策略。此外,还考虑了参数不确定和间隙未知的情况以及控制方向未知的多机械臂系统。论文的主要研究内容如下:1.考虑了基于神经网络自适应反步控制的机械臂系统,将命令滤波反步技术、自适应以及神经网络逼近理论应用于机械臂系统中,并根据Lyapunov理论证明了其稳定性;在这基础上,进而研究参数不确定和控制间隙未知机械臂系统的有限时间自适应反步控制,分别设计了命令滤波器、虚拟信号、自适应更新律和误差补偿形式等。在Matlab/Simulink中进行模拟仿真,选取两连杆机械臂和PUMA 560机械臂,仿真实验表明所提的方法具有较好的控制效果。2.考虑了基于神经网络自适应命令滤波反步控制的多机械臂系统。命令滤波反步技术用于避免传统反步控制造成的计算复杂性问题,并采用误差补偿信号补偿... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的主要内容与结构
第二章 预备知识
    2.1 图论及相关知识
    2.2 系统模型描述
    2.3 主要引理
第三章 机械臂系统的自适应反步控制
    3.1 机械臂系统的神经网络自适应命令滤波反步控制
        3.1.1 引言
        3.1.2 系统描述
        3.1.3 神经网络自适应命令滤波反步控制器设计
        3.1.4 仿真实验结果分析
        3.1.5 本节小结
    3.2 机械臂系统的自适应有限时间命令滤波反步控制
        3.2.1 引言
        3.2.2 系统描述
        3.2.3 自适应有限时间命令滤波反步控制器设计
        3.2.4 仿真实验结果分析
        3.2.5 本节小结
    3.3 本章小结
第四章 多机械臂系统的神经网络自适应命令滤波反步控制
    4.1 引言
    4.2 系统描述
    4.3 神经网络自适应命令滤波反步控制器设计
    4.4 仿真实验结果分析
    4.5 本章小结
第五章 控制方向未知多机械臂系统的神经网络自适应命令滤波反步控制
    5.1 引言
    5.2 系统描述
    5.3 神经网络自适应命令滤波反步控制器设计
    5.4 仿真实验结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的多机械臂固定时间同步控制[J]. 高苗苗,陈强,徐栋,南余荣.  计算机测量与控制. 2019(08)
[2]基于神经网络的机械臂任务空间滑模同步控制[J]. 张佳舒,赵宁,赵东亚.  山东科技大学学报(自然科学版). 2019(04)
[3]基于自适应滑模的移动机械臂跟踪控制[J]. 董玉明,俞立,朱俊威.  控制工程. 2019(01)
[4]基于反步法的轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法[J]. 李卫兵,吴琼.  电子测量技术. 2018(19)
[5]基于回归神经网络多机械臂运动控制研究[J]. 陈三风,韩鑫,湛邵斌,卢鑫,林广明,陈熙.  控制工程. 2017(11)
[6]基于粒子群的欠驱动平面机械臂PID控制算法研究[J]. 开航,陈炜,赵新华.  天津理工大学学报. 2013(03)
[7]永磁同步电机自抗扰反步控制[J]. 薛树功,瞿成明,魏利胜.  计算机工程与应用. 2012(03)
[8]基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制[J]. 张文庆.  黑龙江大学自然科学学报. 2008(05)
[9]机械臂轨迹跟踪控制的仿真[J]. 陈昱昆,钟映春,杨玲玲.  计算机仿真. 2005(11)
[10]PID模糊控制器结构研究[J]. 李雪莲,刘小勇.  机械工程与自动化. 2005(02)

博士论文
[1]不确定系统的自适应反步控制[D]. 朱阳.浙江大学 2015

硕士论文
[1]基于自适应控制和模糊控制的并条机自调匀系统的研究[D]. 段学闯.东华大学 2012



本文编号：2924225