基于RBF的水果采摘机器人关节伺服自适应滑模控制

发布时间：2018-01-29 15:47

  本文关键词： 滑模控制 采摘机器人 位置跟踪 不确定 RBF网络 抖动　出处：《农机化研究》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对水果采摘机器人关节伺服存在不确定性及其上界值无法测量等问题,提出了一种基于RBF网络的滑模变结构控制策略,通过RBF神经网络实现对不确定性的上界进行自适应预测,进一步改进了控制器的效果。在Mat Lab中进行仿真试验,结果表明:与传统的基于上界已知的滑模控制器相比,本文所提出的基于RBF网络的滑模变结构控制策略具有位置控制精度高、收敛速度快及抖动抑制能力强等特点,控制效果得到了进一步的提高。
[Abstract]:A sliding mode variable structure control strategy based on RBF neural network is proposed to solve the uncertainty of joint servo of fruit picking robot and the unmeasurable upper bound value. The RBF neural network is used to realize adaptive prediction of the upper bound of uncertainty, which further improves the effect of the controller. The simulation experiment is carried out in Mat Lab. The results show that compared with the traditional sliding mode controller based on upper bound, the sliding mode variable structure control strategy proposed in this paper based on RBF neural network has high precision of position control. The speed of convergence and the ability of jitter suppression are fast, and the control effect has been further improved.
【作者单位】： 河南职业技术学院信息工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371172) 航空科学基金项目(2012ZG55023) 河南省高等学校重点科研项目(15A520105)
【分类号】：S225.93;TP242
【正文快照】： 0引言随着机器人技术的发展,机器人被广泛应用于水果采摘中来代替人类的体力劳动[1-2]。水果采摘通常采用关节型机器,是一种具有非线性、多输入多输出的开式串联结构的机器人,通过各个关节伺服控制系统对各关节的位姿控制来实现采摘机器人末端执行器(采摘工具等)的位姿控制[3]

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本文编号：1473766