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文檔簡介
1、隨著工業(yè)生產(chǎn)自動化程度的提高,X-Y平臺在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用也越來越廣泛,己廣泛用于冶金、機(jī)械制造、汽車工業(yè)以及軍事、航天等各個領(lǐng)域。當(dāng)X-Y平臺的末端執(zhí)行器與外界環(huán)境接觸時,工作環(huán)境對控制性能也有較強(qiáng)的影響。近十幾年來,許多學(xué)者不斷用新的控制理論和方法,從不同的角度,對上述問題的解決進(jìn)行理論和實際應(yīng)用上的嘗試。然而X-Y平臺本身是一種非線性且含有諸多不確定因素的對象,工作環(huán)境接觸剛度的不同對控制性能也有較大的影響,X-Y平臺的應(yīng)用范圍因
2、而受到極大制約。 基于上述問題,本文在力/位置控制的基礎(chǔ)上,主要針對X-Y平臺參數(shù)攝動及外界工作環(huán)境接觸剛度的不確定進(jìn)行研究。 針對X-Y平臺動力學(xué)和外界環(huán)境的不確定性提出一種基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方案。通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整,可以避免傳統(tǒng)的BP算法易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn),還增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性和自適應(yīng)能力。 在力/位置混合控制的基礎(chǔ)上,首先設(shè)計了一種CMAC控制器與自適應(yīng)模糊控制器相結(jié)合的控制方
3、案,小腦模型神經(jīng)控制器實現(xiàn)前饋控制,自適應(yīng)模糊控制器實現(xiàn)反饋控制,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,且抑制擾動。針對實際應(yīng)用中對不確定性的要求,又提出了一種模糊CMAC控制器與反饋控制器相結(jié)合的控制方案,采用模糊CMAC在線學(xué)習(xí)所有不確定性的包絡(luò)函數(shù)的上界,引入反饋控制器,以增強(qiáng)模糊CMAC控制策略的完備性。 力/位置混合控制理論明確,但付諸實施難。為此,本文又在機(jī)器人阻抗控制的基礎(chǔ)上,針對X-Y平臺和環(huán)境的不確定性,提出一種具有魯棒性的阻抗控
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