机器人系统的模型辨识与控制器的研究与设计

《机器人系统的模型辨识与控制器的研究与设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、Ａ击少ｆ成丈葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨｔＮＡ＾硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ＇■；．．的一…－＼‘二／．＼Ｌ■／々ＶＶ－■ｉｒ細－也寺ｔ、＇＂’：‘、ｔ．＼，务尤ｆ／’．．．：心鹤却．＼‘／，／心旅一；气Ｉ．？．．Ｌ：：论文题目机器人系统的模型辨识与控制器的郎究与设计学科专业控制科学与工程学号２０１３２１０７０４４１作者姓名葛伟亮指导教师视江平教

2、授：．’－：．；：：．ｉ＇＇－‘＾：：ｖ：呈．．吉Ｖ；．啤；，Ｖ．Ｗ曲叛議；占扫；．．．劫亡与門皆：，Ｃ：｝激苗产：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，。据我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方夕Ｋ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。、＾作者签名：帝日期：年月日去＿＿／ｙ论支使用授权本学位

3、论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位磁论盘文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和全，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可臥将学位论文的部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：东啼起导师签名；＿，曰期：＞／＾年（＾月／＾日分类号密级注1UDC学位论文机器人系统的模型辨识与控制器的研究与设计（题名和副题名）葛伟亮（作者姓名）指导教师胡江平教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别

4、硕士学科专业控制科学与工程提交论文日期2016.04.28论文答辩日期2016年5月10日学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席赵辉评阅人贺威彭杰钢注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchandDesignonRoboticSystemModelingIdentificationandControllerAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ControlScienceandEngineeringAut

5、hor:WeiliangGeAdvisor:Prof.JiangpingHuSchool:SchoolofAutomationEngineering摘要摘要随着近些年来世界各国对机器人领域的研究逐渐深入，在机器人控制与研究的方向，也得到了比以往更多的关注。人们对机器人的应用由以往的简单机械化任务，如装配，焊接等，逐渐扩展到更多更广阔的领域和行业中，并且机器人在这些领域和行业中大显身手，如在医疗领域使用的康复机器人，服务业使用的机器人接待员，机器人在各个领域的发展和推广带动了其他诸多研究领域的前进。这也使得在近年来，双足仿人机器人的发展备受瞩目。社会的发展变迁

6、和生活方式的不断改变，使得人们对机器人功能要求越来越多，也越来越复杂。从简单的动作，到多个关节协动的复杂动作结合，双足行走，奔跑跳跃，人机交互、智能控制、机器视觉和虚拟现实等更多也更为高层次的要求。本文的主要研究将首先对6自由度机械臂系统进行D-H方法的运动学分析，并且采用牛顿欧拉方法对机械臂系统进行动力学建模。同时利用粒子群优化算法的收敛特性，生成具有一般性特点的关节运动轨迹，并对轨迹参数进行优化，由此激励产生的关节运动轨迹是严格有界且平滑的，将可以用模型参数检验的控制实验。采用“岭回归”方法对模型参数进行辨识，获取机械臂各个关节自由度的惯性参数。然后为了

7、检验得到的机械臂模型的惯性参数，验证所提出辨识算法的实际效果，本文将设计递归自适应控制方案对机械臂系统进行运到控制仿真实验，利用之前的辨识参数和优化轨迹完成机械臂的轨迹追踪控制，对比追踪效果，检验辨识参数的有效性。针对多自由度机械臂系统设计的模型辨识方案，就可以通过计算机仿真得到较为准确的机器人系统参数，并且借助递归自适应方法，可以省去大量的数学推导，降低多自由度机械臂系统的推导难度。最后对针对双足机器人的行走过程，设计基于状态反馈的神经网络控制方案。在机器人系统的平衡性控制方案设计过程中，我们可以利用自适应神经网络解决未知系统，设计基于状态反馈的控制器。当

8、机器人系统中的部分参数也可以辨识得到时，就能通过在线