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提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的腿轮式机器人轨迹跟踪控制方法.在利用常规P
D控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的
反向传播算法对参数进行在线的自适应调整.仿真计算证明该方法具有良好的轨迹跟踪精度
和抗干扰能力. 相似文献
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为使机器人系统在有外界扰动的情况下具有良好的抗干扰能力,加快输出跟踪误差的收敛速度并提高其精度,提出了一种稳定的模糊自适应控制策略。该控制算法基于模糊逻辑系统,将模糊自适应控制器的设计与H∞控制相结合,在鲁棒补偿的基础上引入模糊补偿;并基于Lyapunov方法,给出了学习自适应律,及H∞跟踪特性的证明。对二自由度机器人的仿真结果表明,该算法使系统在跟踪误差的收敛速度和精度上都有了很大的改善,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。 相似文献
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在机器人力/位置混合控制的基础上,本文提出了一种对力控制回路采用自适应模糊控制的方法,有利于提高系统对机器人末端操纵器五外界工作环境接触时,其接触刚度不确定性的自适应能力,仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制相比,系统的自适应能力和鲁棒性有显著的改善。 相似文献
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针对并联机器人数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统,提出一种基于模糊神经网络运算法则(FNNA)的自适应控制策略。将各个支链的模糊规则通过神经网络进行在线训练并得出模糊规则的权重并将此运用于在线辨识非线性自适应控制系统的未知动态,有效抑制了系统的数学模型不精确所产生的误差及外部扰动。仿真结果表明该控制方法明显提高了控制系统的轨迹跟踪性能,并对外部干扰及系统的非线性具有很强的鲁棒性。 相似文献
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高建明 《计算机测量与控制》2015,23(3):773-776
在两轮自平衡机器人系统的平衡控制中,为解决因所建立的数学模型不准确和存在未知干扰而影响控制性能的问题,设计了一种自适应模糊控制方法;首先,运用牛顿力学法建立了系统在斜坡上运动的数学模型;基于所建立的非线性动态模型,采用单点模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化的方法构建了自适应模糊逻辑控制器,然后通过李雅普诺夫稳定性分析的方法,导出控制器的自适应律;对自适应模糊控制的两轮自平衡机器人的平衡情况进行了仿真,结果表明,提出的自适应模糊控制器可以实现系统平衡,并具有自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对一类非线性系统,利用一种基于模糊规则的快速模糊辨识方法建立起系统的T—S模型,并基于该模型应用局部递推最小二乘方法根据采样值对模型参数进行在线修正,根据系统动态线性化模型采取广义预测控制策略,从而实现了基于T—S模糊模型的非线性系统自适应模糊预潮控制。与以往的模糊广义预测控制算法相比,此方法简单,而且较大地减少计算量,适合于在线控制。通过仿真研究验证所提方法的有效性。 相似文献
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Mostafa Bagheri Iasson Karafyllis Peiman Naseradinmousavi Miroslav Krstić 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2021,8(1):86-93
We design a regulation-triggered adaptive controller for robot manipulators to efficiently estimate unknown parameters and to achieve asymptotic stability in the presence of coupled uncertainties.Robot manipulators are widely used in telemanipulation systems where they are subject to model and environmental uncertainties.Using conventional control algorithms on such systems can cause not only poor control performance,but also expensive computational costs and catastrophic instabilities.Therefore,system uncertainties need to be estimated through designing a computationally efficient adaptive control law.We focus on robot manipulators as an example of a highly nonlinear system.As a case study,a 2-DOF manipulator subject to four parametric uncertainties is investigated.First,the dynamic equations of the manipulator are derived,and the corresponding regressor matrix is constructed for the unknown parameters.For a general nonlinear system,a theorem is presented to guarantee the asymptotic stability of the system and the convergence of parameters'estimations.Finally,simulation results are discussed for a two-link manipulator,and the performance of the proposed scheme is thoroughly evaluated. 相似文献
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针对一类非线性系统,把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统两类模糊逻辑方式结合起来,提出了一种基于观测器的控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器来观测系统状态;由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,应用自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差.证明了闭环系统满足期望的性能.仿真结果表明了该方案的可行性. 相似文献