自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

发布时间：2017-12-02 21:15

  本文关键词：自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

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【摘要】：针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题,提出一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和比例积分微分(PID)控制的机器人控制方法。首先,利用浮动坐标系描述法(FFRF)来模拟机器人柔性组件,并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后,根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后,利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数,从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较,结果表明,ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差,能很好地控制并联机器人末端机械手的运动。
【作者单位】： 河南工学院计算机科学与技术系;武汉理工大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61374151) 河南省高校科技创新人才支持计划项目(13HASTIT040) 河南省教育厅科学技术研究重点资助项目(13A520221)
【分类号】：TP242
【正文快照】： 0引言并联机器人[1]具有承载能力强、刚度大、精度高、自重负荷小、动力学性能好、运动反解模型简单等优势。液压并联机器人比传统的杆支撑并联机器人具有更大的工作空间,比绳牵引并联机器人有更易精确控制等优点[2]。本文研究的具有三角形的6-UPS型液压并联机器人结构,不仅数，

本文编号：1246305