科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对柔性关节机械臂轨迹跟踪控制中存在参数不确定性、建模误差和未知扰动等问题，为了保证柔性关节系统的控制精度，在建立其等效动力学模型的基础上，提出了一种新的复合动态面控制策略．该策略包含动态面控制技术、参数自适应算法、神经网络逼近器、鲁棒补偿器以及约束处理方案．首先，利用动态面控制技术进行控制器的设计，消除了反步法的“复杂性爆炸”问题．其次，采用参数自适应算法处理柔性关节系统动力学模型中的参数不确定性，神经网络逼近器用于在线逼近和补偿模型中的不连续摩擦、建模误差和未知扰动，鲁棒补偿器负责前两部分的残余误差，同时设计约束处理方案满足误差规定性能约束和提高控制器对神经网络近似误差和未知扰动的鲁棒性．再次，构建具有预测误差的复合学习自适应律，提高控制器对模型不确定项的补偿精度．李雅普诺夫稳定性分析表明，所提出的策略保证了闭环系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的，跟踪误差最终以规定性能收敛到零附近的一个小邻域．最后，在Simulink环境中，基于单连杆柔性关节系统对该控制策略进行对比仿真验证，结果表明：该复合动态面控制策略能够显著提高柔性关节系统的跟踪性能并降低其超调量和稳定时间，验证了该复合动态面控制策略的有效性和优越性．
- 单位
