采用神经网络的工业机器人双臂鲁棒控制方法

为了克服摩擦、干扰以及模型误差等不确定性因素对工业机器人双臂的影响，利用神经网络设计了反步鲁棒控制律。首先建立了工业机器人双臂协同控制模型，然后利用神经网络估计出干扰，并通过不确定性补偿设计出了反步鲁棒控制律，最终实现了对工业机器人双臂空间运动的精确控制。对比仿真得到的结果表明，所设计的反步鲁棒控制律对工业机器人双臂具有更高的控制精度，空间运动指令跟踪的最大误差仅为0.2 cm,不确定性估计的最大误差仅为0.2 N·m。测试实验验证了所设计的反步鲁棒控制律具有更优的工程实用性，空间定位的平均误差为0.18 cm,最大误差仅为0.24 cm,有效降低了各种干扰因素对工业机器人双臂控制精度的影响。