11.0 rbf神经网络滑模变结构控制

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1、3RBF神经网络滑模变结构控制在并联机器人中的应用*孟文俊杨正茂(太原科技大学机械工程学院太原030024)摘要(小五黑体)：并联机器人系统结构复杂，具有强耦合、非线性等特点。滑模变结构控制对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性，不需要被控对象精确数学模型且基于该方法的控制器设计过程是自然解耦过程，适用于并联机器人控制，但是滑模控制普遍存在抖振问题。鉴于此，该文提出RBF神经网络与滑模控制相结合的控制，利用RBF神经网络对滑模控制器设切换项的增益进行调节，可以有效地降低滑模控制的抖振，获得较好的控制效果。仿真结果表明，该控制方法跟踪性能好，系统误差小，具有较强的鲁棒性，

2、可以满足并联机器人的控制要求。(小五宋体)关键词(小五黑体)：并联机器人滑模控制RBF神经网络轨迹跟踪中图分类号(小五黑体)：TH16TP242(小五TimesNewRoman)ResearchonANN-basedPredictionModelUsedtoDoubleGlowPlasmaSurfaceAlloyingProcessing(小三)XXX(姓大写)XxxxxxXXXXxxxxx(小四)(1.CollegeofMechanicalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing10008

3、1;2.SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200030)(五号)Abstract(小五黑体)：Thetheoryandthealgorithmoftheartificialneuralnetworkareappliedintheresearchofthetechniqueandthecomposition,thegrossmassfractionofelement,thethicknessofsurfacealloyinglayeraswellastheabsorption

4、rateisbuilt.Thecalculationresultsareingoodagreementwiththeexperimentalresults.(小五)Keywords(小五黑体)：DoubleglowArtificialneuralnetworkPredictionmodel30前言(四号宋体)*国家自然科学基金资助项目(7150080050)。xxxxxxxx收到初稿，xxxxxxxx收到修改稿（六号宋体，此处为角注，和正文分开）(五号宋体)双并联机器人是一个高度非线性的系统，常规的控制策略已经很难满足控制要求。而滑模变结构控制能够有效地解决非线性问题

5、，且对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性，适用于机器人的控制。但是抖振是滑模变结构控制中不容回避的问题。滑模控制抖振大小是由控制器切换项的增益决定的，为此利用RBF神经网络对滑模控制器切换项的增益进行调节，可有效地降低滑模控制的抖振。针对所研究的并联机器人，提出RBF神经网络滑模控制方法。1交流伺服驱动支路模型该文所研究的并联机器人是二自由度冗余并联机器人，如图1所示，其中有3个驱动部分，每个驱动侧包括一个AC伺服电机及其减速装置。上为机通过运动控制卡来控制3个电机。31.1GPM-200并联机构的描述如图2建立坐标系后，GPM-200并联机构几何参数为：各连杆长度为

6、，3个电机位置，，，坐标系中的坐标分别为，从以上参数可知，该并联机器人结构式对称的。1.2建立交流伺服电机数学模型由于并联机器人各关节之间的非线性强耦合关系，若采用基于动力学模型控制的方法实现动力学解耦，由于并联机器人的复杂动特性，用数学方程式描述，无论采用哪一种动力学理论，都得到一组极长且高度耦合和非线性的时变微分方程组，无法用于实时控制。而滑模控制器设计对系统内部的耦合不必作专门解耦，因为设计过程本身就是解耦过程，多个控制器的设计可按各自独立系统进行。从而简化了并联机器人的控制结构，使控制易于实现。2控制器的设计2.1滑模变结构控制滑模变结构控制就是根据控制目标设

7、计滑模切换面(S=0)，然后使控制系统状态点到达滑模切换面，在切换面上形成滑模运动而不离开切换面，从而达到控制目的。这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不连续性，即系统“结构”随时变化，迫使系统沿规定的状态轨迹做小幅度、高频率的振动，这种运动称之为滑动模态。滑模变结构控制是一类非常特殊的非线性控制，其滑动模态是恶意设计的，且与系统的参数及扰动无关。这种控制方法具有响应速度快，对参数变化及扰动不灵敏，无需系统在线辨识，物理实现较简单等优点。2.1.1固定增益滑模控制器的设计在滑模控制器中，控制律通常由等效控制和切换控制组成。等效控制将系统状态保持