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基于滑模补偿的六轴机械臂RBF网络自适应控制

发布时间:2018-02-03 19:12

  本文关键词: RBF网络 滑模控制 模糊控制 Lyapunov稳定 六轴机械臂 出处:《东北大学学报(自然科学版)》2017年11期  论文类型:期刊论文


【摘要】:提出了一种基于滑模补偿的RBF网络自适应控制方法,并将其用于六轴机械臂上,实现了在模型不确定情况下高精度的位置跟踪以及快速的逼近速度.为了更好地保证其在摩擦力、外部干扰误差和参数变化等因素影响下的稳定性,采用滑模控制作为辅助控制,对系统进行鲁棒补偿,并且用模糊控制对切换增益进行时变以更好地补偿不确定项.所设计的自适应律权值不断进行在线调整,并应用Lyapunov定理验证了其稳定性.通过仿真结果和与其他文献方法进行的比较证明了所给出方法收敛速度更快、鲁棒性更强.同时也证明了在实际工程中,实际建模参数与理想值相差很大.
[Abstract]:An adaptive control method for RBF network based on sliding mode compensation is proposed and applied to six-axis manipulator. In order to ensure the stability of the model under the influence of friction force, external disturbance error and parameter change, high precision position tracking and fast approaching speed are realized. The sliding mode control is used as the auxiliary control to compensate the system robust, and the fuzzy control is used to time-varying the switching gain to compensate the uncertainty better. The weight of the adaptive law is constantly adjusted online. The Lyapunov theorem is applied to verify the stability of the proposed method. The results of simulation and comparison with other literature methods show that the proposed method converges faster. At the same time, it is proved that the actual modeling parameters are quite different from the ideal values in practical engineering.
【作者单位】: 东北大学机械工程与自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51505069) 辽宁省高等学校创新团队项目(LT2014006)
【分类号】:TP241
【正文快照】: 多自由度机械臂系统因其具有很强的非线性和耦合性相比于线性简单系统的控制更为复杂,在实际工程中存在外部干扰、摩擦、有效载荷的变化等影响,很难建立精准的数学模型对其运动轨迹进行跟踪.为此,国内外学者提出多种方法对其进行控制,包括滑模控制[1]、自适应鲁棒控制[2]、模

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本文编号:1488137

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