国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:陈泓宇,董秀成,杨勇,刘久台,
单位:西华大学电气与电子信息学院,成都610039;
关键词:柔性关节机械臂,奇异摄动,分段控制,输出约束,tan-BLF,RBF神经网络,
基金:四川省科技厅重点项目(2018JY0463);四川省高校科研创新团队—机器视觉与智能控制(18TD0024);四威高科—西华大学产学研联合实验室(2016-YF04-00044-JH);;
针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,运用奇异摄动法将系统解耦成慢子与快子系统且分别进行控制器设计,从而实现与刚性控制方法的联系且能减少计算量。针对快子系统,采用速度差值反馈来抑制关节柔性引起的系统弹性振动。针对慢子系统提出了一种全局收敛的分段控制策略,将收敛域拓展到全局,克服了基于tan-障碍Lyapuov函数(BLF)反演控制需要系统初始误差在收敛域内的缺陷,且应用径向基(RBF)神经网络消除未知干扰和模型不确定性引起的误差,至此保证了系统的轨迹跟踪和输出约束要求。仿真对比表明,所提方法能使柔性关节机械臂在任意初始位置均能保持良好的跟踪性能,体现了控制器的有效性和优越性。
来源:2021年第12期
《计算机应用研究》期刊编辑部