基于CMAC滑模控制的6自由度电动平台仿真分析与耦合实验

以并联6自由度电动平台为研究对象,针对各电动缸之间的强耦合性及外负载扰动的不确定性,提出一种基于小脑神经网络(CMAC)滑模控制策略,充分利用CMAC响应速度快及滑模变结构控制(SMC)抗干扰能力强的特点,以解决传统控制方法鲁棒性差的问题。通过位姿和动力学分析,讨论了影响6自由度电动平台动态特性的关键因素,并以此进行了仿真训练和耦合性实验。结果表明,电动缸的实际位姿能准确跟踪预定轨迹,说明CMAC滑模控制可有效解决电动缸之间的强耦合问题。