基于神经网络的机械手摩擦补偿方法控制研究.pdf

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1、第26卷第4期机电产品开笈与钏新V01．26，No．4呈里!曼兰Z星些兰!竺竺!竺垒!竺竺竺竺兰竺竺!!!竺垦兰!竺塑!苎!型!!堡!!堕：!兰旦!曼文章编号：1002-6673(2013)o伽13—04基于神经网络的机械手摩擦补偿方法控制研究宋希涛1．孙汉旭2(1．山东丝绸纺织职业学院机电工程系，山东淄博255300；2．北京邮电大学自动化学院，北京100876)摘要：论文提出了一种利用扩展两层神经网络和模糊整定PD控制相结合，对机械手伺服系统进行控制器设计的自适应跟踪控制设计方法．利用扩展两层神经网络的精确逼近特

2、性来逼近机械手伺服系统中的未知动态摩擦。利用Lyapunov理论证明引入的一鲁棒控制律保证了机械手闭环系统的稳定性．仿真结果验证了基于扩展两层神经网络控制方法的有效性。关键词：神经网络；摩擦补偿；自适应跟踪控制；鲁棒控制中图分类号：11P273+．3文献标识码：Adoi：10．3969／i．issn．1002—6673．2013．04．006ResearchofFrictionCompensationControlMethodforRobotBasedonNeuralNetworkSONGXi—Ta01，SUNHan

3、-XU2(1．DepartmentofMechanicalandElectricalEngineering，ShandongSilkTextileVocationalCollege，ZiboShandong255300，China；2．SchoolofAutomation，BeijingUniversityofPostsandTelecommunications，Beijing100876，China)Abstract：Anadaptivetrackingcontroldesignforroboticservosys

4、temcombingau掣nentedneuralnetworkwithfuzzytuningPDcontrolisproposed．AugmentedneuralnetworkwithaccurateapproximationcapabilityisemployedtOapproximatetheunknowndymmicfrictionoftheroboticservosystem．Dependingonthefinitenumberofbasisfunctionsresultsininevitableappro

5、ximationerrors．ArobustcontrollawisprovidedtOguaranteethestabilityoftheclosed—looproboticservosystemthatcanbeprovedbyLyapunovtheory．Theeffectivenessoftheaugmentedneuralnetwork—basedcontrolapproachisillustratedbysimulationresults．Keywords：neuralnetwork；frictionco

6、mpensation；adaptivetrackingcontrol；robustcontrol0引言现代工业发展对机械手伺服精度的要求越来越高，但是由于摩擦的存在造成系统低速运行时出觋极限环、稳态误差、爬行等现象，影响了机械手的控制精度。因此．需要采取适当的措施。消除或减小摩擦的影响。本文提出采用扩展两层神经网络来自适应补偿摩擦的影响，控制器采用模糊PD控制和神经网络自适应控制相结合的控制策略．对二自由度机械手进行在线摩擦补偿控制研究。1二自由度机械手的系统模型n阶刚性机械臂关节执行器的Lagrange方程【1】：

7、．．．M(q)芍V。(q，q)q+G(q)+F(q)+下d=下(1)l另外．机械手系统还满足机械手执行器的转动惯量。。。。。。。。。’。。。。’1’。。。。。。。‘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。‘。。。。。。。。。。。’。。’。。’’。’。1。‘。。。。。。。。。。。。。。。。。。——修稿日期：2013—05—22基金项目：国家高技术研究发展计划项目(2012AA7096018)作者简介：宋希涛(1980-)，男，山东淄博人，硕士

8、研究生，讲师，!电气自动化教研室主任。研究方向：自动化技术与机电一体化。：已发表论文六篇。一【半一2VⅢ(q刮由=o(2)当n=2时，二阶机械手系统的实物如图1所示。二自由度机械手的运动学方程的模型参数如下翻：Mcq，=[驰坍擞+面以2叫22+：笋2]c3，vm(q巾：P出舰刊l蚓ql+q2’l(4)【m2flfc2s2ql0JG㈨=gr：盛蚴