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《基于神经网络变结构控制的机械臂系统研究》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、宿州学院毕业设计基于变结构神经网络的机械臂控制器设计摘要随着科学的不断发展和人类的需要，机器人技术被广泛用于各种领域，同时也受到工业、学术等各界的高度重视。在研究机器人的过程中，它的控制系统尤为重要，这种系统具有较强的非线性和不确定性。近年来，机器人的智能控制受到世界各国科学家的高度重视。本文将神经网络控制与滑模变结构控制相结合，用于机关节的位置、定期运动和轨迹跟踪等控制。首先，简单介绍机械臂系统结构，详细分析系统的数学模型和该系统具有的不稳定和非线性特点。在MATLAB/SIMULINK中编写S-函数程序，并建立机械臂系统动态模型，解决机械臂
2、复杂系统建模困难的问题。其次，根据滑模变结构控制与系统参数及扰动无关的特性，设计了滑模变结构控制器，设计中采用等效切换控制，并通过Lyapunov稳定性判据确定滑模开关增益，保证机械臂系统稳定。文中指出，由于机械臂系统的不确定性，使得传统滑模变结构控制需要很大的切换增益，因而产生较大抖振。最后，本文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模变结构控制，其中滑模变结构控制器用以抵制干扰并保证系统稳定，RBF控制用以逼近机械臂动态系统，通过自学习能力克服系统不确定性以减小切换增益，降低系统抖振，使系统具有更好的稳定性。本文分别采用滑模变结构、基
3、于RBF神经网络的滑模变结构对机械臂系统进行控制，仿真结果表明，RBF神经网络滑模变结构控制具有更好的稳定性和抗干扰性。关键词机械臂；滑模变结构；神经网络；径向基函数宿州学院毕业设计基于变结构神经网络的机械臂控制器设计AbstractWiththedevelopmentofscienceandtheneedofhuman,robottechnologyhasbeenusedinvariousfieldswidely,andhasbeenvaluedinthefieldofindustryandscience.Thekeyofrobotsisit
4、scontrolsystem,therobotisanonlinearanduncertaintysystem.Recently,theintelligencecontrolofrobotshasbeenvaluedbyscientistsofallkindsofcountries.Thispaperwillputneuralnetworkcontrolandslidingmodevariablestructurecontroltogether,usedtocontrolthepositionofjointandthetrajectorytra
5、cking.Firstofall,Itdescribestherobotmanipulatorssystem’scompositionandanalysesthedynamicmodelindetail,andpointsoutthatthesystemhasnotstableandnonlinearcharacteristics.Then,itsetsupmanipulatorsystemdynamicmodelbyS-thefunctionintheMATLABenvironment,resolvetheproblemthatmechani
6、calarmcomplexsystemmodelingdifficultly.Secondly,accordingtotheslidingmodevariablestructurecontrolsystemparametershasnothingtodowiththecharacteristicsofthedisturbance,designsSMCusingequivalentswitchcontrol,andLyapunovstabilitytheoremisusedtodecideslidingmodeswitchgain,ensurer
7、obotmanipulatorsystemstability.Inthispaper,becauseoftheuncertaintyoftherobotmanipulatorsystem,maketraditionalslidingmodevariablestructurecontrolneedagreatdealofswitchgain,andcauselargechattering.Finally,akindofcontrollerbasedontheradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkofslidin
8、gmodevariablestructurecontrolhasbeendesignedinthispaper.Itensuresthatthesys
