面向机械臂的智能PID控制方法研究

发布时间：2017-10-28 03:10

  本文关键词：面向机械臂的智能PID控制方法研究

  更多相关文章： 机械臂 PID 神经网络 轨迹跟踪 自适应控制

【摘要】：随着科技的迅速发展和我国工业化水平的不断提高,我国工业机器人的安装量逐年增长。工业机器人机器人是工业生产中不可或缺的数字化装备,已经成为先进制造业的一项支撑技术。现在工业机器人的安装数量已经成为评判一个国家工业化水平的重要标准。随着我国人口红利逐年下降,用工成本不断上涨,我国机器人产业已经进入重要的发展机遇期。但是我国工业机器人却大量依靠进口,实现国内机器人产业的发展很有必要。在这个时间点研究机械臂精确控制即具有良好的发展前景,同时也具有重要的研究意义。本文以辽阳市某热电厂锅炉水冷壁焊接机械臂为背景,结合国内外机械臂控制究现状,针对机械臂轨迹精确跟踪控制问题,研究了智能控制与PID控制相结合的控制方法。工业机器人多以单关节PID控制为主,随着智能控制的不断发展和制造业对控制精度的要求提高,首先采用神经网络对PID参数进行整定,对PID控制器进行改进。由于单关节控制割裂了系统的完整性,无法解决系统的强耦合问题,针对这个问题,采用PID神经元网络方法对机械臂轨迹跟踪进行了控制。使用PIDNN虽能较好的解决了系统的了强耦合问题,也将PID的控制思想融入到神经网络中,但是不能解决系统外部的干扰和本身建模的不确定性。针对这个问题,使用基于模型的RBF神经网络自适应方法,逼近系统的模型,实现了对机械臂的轨迹跟踪控制,并对算法做出了一定改进。最后在仿真实验结果的基础上,对各个算法进行了比较和分析。
【关键词】：机械臂 PID 神经网络 轨迹跟踪 自适应控制
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题背景10-11
• 1.2 机械臂简介11-12
• 1.3 机械臂控制研究现状12-18
• 1.3.1 机械臂控制结构12-15
• 1.3.2 面向机械臂的控制方法15-18
• 1.4 研究内容和意义18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 串联关节机械臂建模20-32
• 2.1 冗余自由度串联关节机械臂20-21
• 2.2 机械臂运动学建模21-24
• 2.2.1 位置与姿态表示21-22
• 2.2.2 机械臂D-H坐标表示22-24
• 2.3 机械臂动力学建模24-26
• 2.4 基于Robotics Toolbox仿真26-31
• 2.4.1 运动学仿真26-30
• 2.4.2 动力学仿真30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 智能PID参数调节控制算法32-49
• 3.1 传统PID控制算法32-34
• 3.1.1 单关节PD控制33
• 3.1.2 调节的PID控制33-34
• 3.2 智能控制算法34-36
• 3.3 神经网络PID参数调整36-44
• 3.3.1 BP神经网络结构36-38
• 3.3.2 BP神经网络学习算法38-42
• 3.3.3 基于BP神经网络的PID参数整定42-44
• 3.4 仿真实验44-47
• 3.5 本章小结47-49
• 第4章 PID神经元网络控制算法49-59
• 4.1 PID神经元网络简介49-52
• 4.1.1 PID神经元网络结构与学习规则49-51
• 4.1.2 PID神经元网络自适应算法51-52
• 4.2 面向机械臂的神经元网络控制算法52-56
• 4.2.1 多输出神经元网络结构与算法53-54
• 4.2.2 面向机械臂的PIDNN仿真研究54-56
• 4.3 结果分析56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 RBF神经网络自适应控制算法59-81
• 5.1 径向基函数神经网络59-63
• 5.1.1 径向基函数神经网络结构60-61
• 5.1.2 径向基函数神经网络学习算法61-63
• 5.2 基于模型分块逼近的RBFNN自适应控制63-71
• 5.2.1 模型分块逼近算法63-66
• 5.2.2 模型分块逼近的稳定性分析66-67
• 5.2.3 实验结果分析67-71
• 5.3 基于模型整体逼近的RBF网络自适应控制71-80
• 5.3.1 模型整体逼近算法72-73
• 5.3.2 模型整体逼近算法稳定性分析73-74
• 5.3.3 模型整体逼近的算法改进74-76
• 5.3.4 实验结果分析76-80
• 5.4 本章小结80-81
• 结论81-83
• 参考文献83-87
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果87-88
• 致谢88-89

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