大数据-算法-机械手系统轨迹跟踪混合控制算法的研究.pdf

【大数据-算法-机械手系统轨迹跟踪混合控制算法的研究】 本文着重探讨了四自由度双关节机械手的轨迹跟踪控制算法，特别是在大数据和算法的背景下，如何利用混合控制策略提高机械手系统的精度和稳定性。机械手系统是机器人学科的重要组成部分，在工业控制领域广泛应用。其核心在于控制系统的设计，而关键挑战则在于关节路径规划和轨迹跟踪。 轨迹跟踪控制旨在通过调整机械手的关节驱动力矩，使手部末端能够按照预设的理想轨迹平稳执行任务。这一过程中，涉及的主要参数包括角位移、角速度和角加速度。文章提到了多种常用的控制算法，如PID控制、自适应控制、神经网络控制、鲁棒自适应控制、滑模变结构控制、迭代学习控制以及模糊神经网络（FNN）控制等。每种算法都有其特定的优缺点，适用于不同的系统条件和不确定性。 面对机械手系统复杂的动态性能和难以精确建模的问题，本文提出了混合控制算法的解决方案。混合控制结合了多种控制策略的优点，例如模糊增益系统与滑模控制的结合，可以有效消除干扰、摩擦和不确定性，同时减轻滑模控制的抖动现象，从而实现高精度的轨迹跟踪。模糊神经网络（FNN）与鲁棒自适应控制的结合，则能在不同扰动条件下，如仅考虑摩擦、外部干扰或系统整体不确定性，实现参数轨迹跟踪。通过径向基函数（RBF）神经网络与自适应控制的融合，引入观测器来估计系统的角速度，并利用RBF来逼近模型的不确定性，进一步提升跟踪控制的精度。 在确保系统稳定性的基础上，文章通过仿真建模和运动分析，展示了在各种混合控制算法下的双关节角位移、角速度等参数的高精度轨迹跟踪效果。最终，这些控制策略使得机械手末端能够实现精确控制和精准定位。 关键词：机械手系统，轨迹跟踪，滑模控制，模糊神经网络，鲁棒自适应控制 这篇研究深入探讨了机械手控制领域的前沿技术，特别是在应对系统不确定性、参数变化和环境干扰方面的混合控制策略，为实际应用提供了有价值的理论支持和实践指导。