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1、基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制摘要：本文研究一类机器人力臂神经网络自适应控制的设计方法，采用RBF网络逼近的方法对四自由度机械手进行轨迹跟踪仿真，本文设计控制器对对象整体逼近，结果表明此控制器有很好的鲁棒性。关键词：机械手；神经网络；RBF1引言机器人是二十世纪人类最伟大的发明之一，人类对于机器人的研究由来已久。上世纪70年代之后，计算机技术、控制技术、传感技术和人工智能技术迅速发展，机器人技术也随之进入高速发展阶段，成为综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多门学科而形成的高新技
2、术。其本质是感知、决策、行动和交互四大技术的综合，是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。机器人应用水平是一个国家工业自动化水平的重要标志。机器人技术的研究在经历了第一代示教再现型机器人和第二代感知型机器人两个阶段之后进入第三代智能机器人的发展阶段。机械手是在自动化生产过程中使用的一种具有抓取和移动工件功能的自动化装置，它是在机械化、自动化生产过程中发展起来的一种新型装置。近年来，随着电子技术特别是电子计算机的广泛应用，机器人的研制和生产已成为高技术领域内迅速发展起来的一门新兴技术，它更加促进了机械手的发展，使得机械手能
3、更好地实现与机械化和自动化有机结合。机械手能代替人类完成危险、重复枯燥的工作，减轻人类劳动强度，提高劳动生产率。机械手越来越广泛地得到了应用，在机械行业中它可用于零部件组装，加工工件的搬运、装卸，特别是在自动化数控机床、组合机床上使用更普遍。目前，机械手已发展成为柔性制造系统FMS和柔性制造单元FMC中一个重要组成部分。把机床设备和机械手共同构成一个柔性加工系统或柔性制造单元，它适应于中、小批量生产，可以节省庞大的工件输送装置，结构紧凑，而且适应性很强。当工件变更时，柔性生产系统很容易改变，有利于企业不断更新适销对路的品
4、种，提高产品质量，更好地适应市场竞争的需要。2基于RBF神经网络逼近的控制器2.1问题的提出设n关节机械手方程为：(2.1)其中M（q）为阶正定惯性矩阵，为阶惯性矩阵，其中G（q）为阶惯性向量，为摩擦力，τd为未知外加干扰，τ为控制输入。跟踪误差为：定义误差函数为：(2.2)其中，则(2.3)其中.在实际工程中，模型不确定项为未知，为此，需要对不确定项进行逼近。采用RBF网络逼近，根据的表达式，网络输入取：设计控制律为：(2.4)其中为RBF网络对的估计值。2.2控制器的设计采用RBF网络逼近，则RBF神经网络的输出为：
5、(2.5)取，设计控制律为：(2.6)其中为用于克服神经网络逼近误差的鲁棒项。将控制律式(2.6)带入式(2.5)，得：(2.7)其中。3系统仿真及结果选二关节机器人机械臂系统，其动力学模型为：(3.1)其中，，，取。RBF网络高斯基函数参数的取值对神经网络控制的作用很重要，如果参数取值不合适，将使高斯基函数无法得到有效的映射，从而导致RBF网络无效。故按网络输入值的范围取值，取，网络的初始权值取零，网络输入取。采用Simulink和S函数进行控制系统的设计，系统仿真程序如下所示：图3-1Simulink主程序位置指令子
6、程序：function[sys,x0,str,ts]=spacemodel(t,x,u,flag)switchflag,case0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;case1,sys=mdlDerivatives(t,x,u);case3,sys=mdlOutputs(t,x,u);case{2,4,9}sys=[];otherwiseerror(['Unhandledflag=',num2str(flag)]);endfunction[sys,x0,str,ts]=mdlIniti
7、alizeSizessizes=simsizes;sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=6;sizes.NumInputs=0;sizes.DirFeedthrough=0;sizes.NumSampleTimes=1;sys=simsizes(sizes);x0=[];str=[];ts=[00];functionsys=mdlOutputs(t,x,u)qd1=0.1*sin(t);d_qd1=0.1*cos(t);dd_qd1=-0
8、.1*sin(t);qd2=0.1*sin(t);d_qd2=0.1*cos(t);dd_qd2=-0.1*sin(t);sys(1)=qd1;sys(2)=d_qd1;sys(3)=dd_qd1;sys(4)=qd2;sys(5)=d_qd2;sys(6)=dd_qd2;总体逼近控制器子程序（部分）：%Fromro
