自适应神经模糊推理结合PlD控制的并联机器人控制方法.pdf

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1、第３３卷第１２期计算机应用研究Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１２２０１６年１２月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＤｅｃ．２０１６自适应神经模糊推理结合ＰｌＤ控制的*并联机器人控制方法１，２１２梁娟，赵开新，陈伟（１．河南工学院计算机科学与技术系，河南新乡４５３００２；２．武汉理工大学自动化学院，武汉４３００７０）摘要：针对６自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题，提出一种结合自适应神经模糊推理系统（ＡＮＦＩＳ）和比例积分微分（ＰＩＤ）控制的机器人控制方法。首先，利用浮动坐标系描述法（ＦＦＲＦ）来模拟机器人柔性组件，并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后，根据模糊推理中的

2、模糊规则来自适应调整ＰＩＤ控制器参数。最后，利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数，从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统ＰＩＤ控制器、模糊ＰＩＤ控制器进行比较，结果表明，ＡＮＦＩＳ自整定ＰＩＤ控制器大大减小了末端器位移误差，能很好地控制并联机器人末端机械手的运动。关键词：并联机器人；自适应神经模糊推理系统；ＰＩＤ控制；动力学模型中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ文章编号：１００１-３６９５（２０１６）１２-３５８６-０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-３６９５．２０１６．１２．０１６Ｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｃｏｎｔｒｏ

3、ｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍａｎｄＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌ１，２１２ＬｉａｎｇＪｕａｎ，ＺｈａｏＫａｉｘｉｎ，ＣｈｅｎＷｅｉ（１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｅｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｎｘｉａｎｇＨｅｎａｎ４５３００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｗｕ-ｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｉｓｓｕｅｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆ

4、ａｈｙｄｒａｕｌｉｃｄｒｉｖｅｎｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｗｉｔｈ６ｄｅｇｒｅｅｓｏｆｆｒｅｅｄｏｍ，ｔｈｉｓｐａ-ｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＡＮＦＩＳ）ａｎｄＰＩＤｃｏｎ-ｔｒｏｌ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｕｓｅｄａｆｌｏａｔｉｎｇｆｒａｍｅｏｆｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄ（ＦＦＲＦ）ｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｆｌｅｘｉｂｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｃｏｎｓｔｒｕｃ-ｔｉｎｇｔｈｅＬａｇｒａｎｇｅｄｙｎａｍｉｃｍ

5、ｏｄｅｌｏｆｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ．Ｔｈｅｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓｉｎｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｉｔｄｅｒｉｖｅｄｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｆｒｏｍｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｎｅｕｒａｌａｄａｐｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｍａｋｅｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｃａｎｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｓｏｔｈａｔｔｈｅｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｔｒａｃｋｔｈｅｇｉｖｅｎｉｎｐｕｔａｎ

6、ｄｏｕｔｐｕｔｄａｔａ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｎｄｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｅｎｄｅｆｆｅｃｔｏｒｓ，ａｎｄｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｍｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｅｎｄｅｆ-ｆｅｃｔｏｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ；ａｄａｐｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＡＮＦＩＳ）；

7、ＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌ；ｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇ致动器的误差极限。目前，并联机器人的控制方法主要有比例０引言［４］积分微分（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ，ＰＩＤ）控制、鲁［１］棒最优控制、自适应控制、滑模控制、智能控制等。在比较宽松并联机器人具有承载能力强、刚度大、精度高、自重负的操作条件下，可以使用传统鲁棒ＰＩＤ控制器。ＰＩＤ控制器可荷小、动力学性能好、运动反解模型简单等