机械手的迭代学习控制研究

发布时间：2017-11-14 09:03

  本文关键词：机械手的迭代学习控制研究

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【摘要】：随着计算机技术的发展,自动化生产进程和机器人技术得以深入推进和研究,自动化程度较高的机械手应用于生产中各个环节。机械手在生产中的使用,不仅降低了企业生产成本,而且还能提高产品质量。因此,设计一个合适的控制系统,对于像机械手这类具有高度非线性并且难建模的控制对象具有重要的意义。为了研究设计低成本、高性能的机械手运动控制系统,本文在对机械手及其控制理论发展进行分析与研究的基础上,提出PC与STM结合的运动控制方案。以STM32微控制器为核心,对机械手运动控制模块进行软硬件设计。本文在对国内外气动机械手研究总结的基础上,借助实验室三自由度机械手为研究平台,对机械手伺服控制系统进行分析,对伺服系统中比例伺服阀流量的非线性和气缸摩擦特性和爬行特性进行了分析,总结了其对系统非线性及系统性能的影响,在此基础上,给出相关的非线性补偿技术。其次,根据特性要求,建立机械手伺服系统的数学模型,并通过该模型进行分析系统参数变化对系统特性的影响,并提出校正控制系统的动态性能的方法。机械手本身是非线性、时变性系统,在实际使用过程中具有往复运动特点。通过研究,迭代学习控制对重复运动的控制系统对象有效,对于非线性、时变性、不确定性等问题的控制系统,具有较好的控制效果。本文通过实例,验证了迭代学习控制运用于本系统的可行性,并对其收敛性进行验证。在Matlab中,通过Sinulink建立迭代学习控制模型,进行迭代学习控制对比仿真分析。本文比较了D型迭代学习、改进D型迭代学习和改进PD型迭代学习控制的收敛性,得出改进PD型迭代学习控制对本系统具有较好的控制精度和收敛性。最后对本文的研究工作进行了总结,并展望了未来的研究趋势和要点。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241

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本文编号：1184728