基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究

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1、基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究第10卷第33期2010年11月1671—1815(2010)33—8156-04科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringV01.10No.33NOV.2010©201OSei.Tech.Engng.基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究李文胜高键(江苏科技大学电子信息学院,镇江212003)摘要针对存在复杂干扰情况下的机械臂轨迹跟踪控制闯题,釆用了一种基于双曲止切模型的鲁棒自适应控制方案.利用高解释性的改进型广义模糊双曲正切模型的全局逼近

2、特点,设计一种自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制;同时以解一个线性矩阵不等式方程来保证系统的鲁棒稳定性•通过Lyapunov理论验证设计的控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近稳定•仿真实验表明此控制算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性.关键词广义双曲正切模型模糊自适应控制鲁棒控制机器人控制中图法分类号TP242.6;文献标识码A机器人是一个十分复杂多变的多输人多输出的非线性系统,它具有强耦合,时变和非线性的动力学特性,其控制十分复杂.本文则针对屮广义双曲正切模型规则基不可解释性的缺点…,改进模糊规则基,使

3、都其具有可解释性•在复杂的机器人控制系统中,改进的广义双曲正切模型通过自适应参数调整以任意精度逼近系统的不确定动态,同时针对控制中模糊系统逼近误差和外界干扰,通过求解线性矩阵不等式进行设计鲁棒补偿项J,以保证控制系统跟踪的精确性和鲁棒性.1改进型的广义双曲正切模型针对复杂M1M0系统,原始输人变量为二,输出为Y.如果用来描述此系统的模糊规则基满足以下条件,这组规则基的任何规则都具有可解释性.第三条模糊规则的形式为:IF(I—d)isEland(l—dl2)isEl■••and••-2010年9月19日收到,9月28日修改第一作者

4、简介:李文胜(1984一),男,江苏铜山人,工学硕士,研究方向:机器人智能控制.and(l一dll)isl,and(2一)is21and(2一d22)isE锄land---and(2一d22)is2and•••and(—d)isand(一d,)isand-and(—d.w)isEl,THENy=p+pl(l一dll一„zll)+pl2(l一dl2一ml2)+…+pll(l—dll—,ll)+pl(2—1—1)+G(x2一22一,笼)+・・・+p(X2)+•••+p:(一d〜ml)+p(m)+・・・+PKm).其中,d,P,P(i

5、=l,…,;=1,…,;z=l,…,M;M为规则数)为常参数,W是将原始输入变量线性拓展的个数;m是第条规则的模糊规则中心参数;,为广义输入变量(一d)在第L条模糊规则中所对应的隶属函数•此处采取高斯函数,即:(―d):exp(—)(,)式(1)中高斯函数中的常参数.此种模型输出y=y酉F(—d)⑵引理在双曲正切模型中,将输入变量二[⑴,・・・,(1)]进行如下的平移变换得到广义输入变量33期李文胜,等:基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究8157dj;k二1,2,…,C(3)式⑶中c==为广义输入变量个数,则有各个广

6、义输入变量在第条模糊规则中所对应的隶展函数形式为,c,=exp(一生)(4)联立式(2)和式(4),对上述第条模糊规则的简化为R*:IFlisFzland2isFand—isFTHENYf=P船+Pfl(l—,孔fl)+P恐(2—m22)+・・・+Pk(—7Y/,k).从而式(3)可以化简化为Y二,…,)二Yl()(5)2机器臂控制器设计2.1鲁棒自适应控制器设计本文控制目标是设计一个基于双曲正切模型的模糊自适应控制器J,通过模糊系统参数的自适应调整,使机器臂按照期望的有界轨迹运动,且轨迹跟踪课差及自适应参数都是最终一致有界的.

7、对于n自由度机械臂的动力学模型M(q)q+C(q,q)q+G(q)=+Td(6)式(6)中:qWR为关节位置向量,M(q)ER为惯性矩阵,C(q,q)gGR为哥氏力和离心力向量,G(q)eR为重力向量,fGR为关节力矩向量.rWR为摩擦与力矩干扰等项.定义轨迹跟踪位置误差e二g—q,速度误差二g,及滑模向量s=+/le,9,,为期望机器人关节位置,速度,加速度,A£R为正定对角矩阵„=q.d—Ae,=一,则式⑴可改写为M(q);=M(q)—M(q)=—C(q,)s—++(7)式⑺中=M(q)(qd—71e)+C(q,q)(qd・

8、Ae)+G(q).设计控制律为:T=+(8)式(8)中为未知的机器人非线性动态,采用模糊控制器输出的非线性控制量y,来逼近,为附加的鲁棒补偿项,使闭环系统满足日g性能.对丁•n0由度的机器人,将输入变量二[(t),・・・,(t)]进行如下的平移变换得到广义输入变

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