基于模糊的拟人肘关节轨迹跟踪控制

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仿人机器人是机器人发展的高级阶段,对其深入的研究,具有重要的理论和实际意义。拟人机械臂作为仿人机器人重要的组成部分,是一个热点研究课题,本文针对一种新型的直线电机驱动的拟人肘关节,进行了模糊辨识建模和基于模糊的轨迹跟踪控制研究。第一,研究了拟人肘关节的机构特性,采用先进的模糊辨识方法,建立其模糊模型,针对拟人肘关节进行了仿真研究;第二,针对模型未知和存在外部干扰的拟人肘关节,提出一种模糊自适应控制策略。该控制策略采用模糊系统来估计未知参数,在此基础上,结合自适应控制方法,推导出模糊自适应控制律。自适应律是基于李亚普诺夫稳定性得出的,从而保证了闭环系统的稳定性。更进一步,文中设计补偿控制项来消除估计误差,并且采用另一个模糊系统来得出可变的控制增益,从而使控制策略达到令人满意的控制性能。该控制策略对于结构不确定性和非结构不确定性都有很强的鲁棒性;第三,针对模型未知和存在外部干扰的拟人肘关节,采用模糊预测的控制策略,采用T-S模糊辨识被控对象,得到模糊模型,将模糊模型作为预测模型,然后进行预测控制,其中利用遗传算法解决非线性优化的问题,该控制策略很好地处理了约束条件和控制性能之间的矛盾。本文对所研究的控制策略都针对拟人肘关节进行了仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性。
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