基于模糊神经网络滑模控制的船用螺旋桨磨抛并联机器人抗抖振研究.pdf

本文研究了船用螺旋桨磨抛并联机器人在执行高阶曲面打磨任务时，如何通过智能控制系统来提升效率、降低劳动强度并保证打磨精度。针对传统手工操作的低效率、高劳动强度和精度难以保证的问题，文章提出了基于模糊神经网络的滑模控制策略，并设计了相应的控制器。 在控制系统中，考虑了模型外部扰动的非线性多变量系统，并针对此类系统提出了基于模糊神经网络的非线性系统自适应滑模控制策略。这一策略的核心在于，它能够适应变化的系统参数和外部负载扰动，从而保证控制的鲁棒性和抗干扰性。此外，为了削弱传统滑模控制中固有的抖振问题，本文设计了神经网络滑模控制器，并通过仿真进行了验证。 研究中还建立了径向基函数（RBF）的辨识模型，并进行了仿真分析以验证其逼近能力。仿真的结果表明，这种自适应滑模控制策略具备很好的抗负载扰动和参数摄动的特性，因而为智能控制在并联机器人滑模控制中的应用提供了理论依据。 关键词部分列出了“并联机器人”、“滑模控制”、“模糊神经网络”等重要概念，这些概念在文章中得到了深入探讨和应用。并联机器人由于其在控制精度、响应速度和结构稳定性的优势，被广泛应用于工业领域。在本研究中，特别针对船用螺旋桨的磨抛作业进行了应用探讨。 并联机器人的设计灵感来源于机构学，其理论基础最早可以追溯到澳大利亚教授Hunt提出的将并联机构作为机器人机构的理论。随后，Maccallion首次将并联机构设计为操作器，并成功将其应用于装配生产线。并联机器人相较于传统的串联机器人，能够更好地克服加工中的限制，并拓展了机器人的应用范围。 研究的基金项目为“镇江市重点研发计划基金资助项目”，这表明了这项研究得到了官方的认可和支持，进一步说明了本研究在实际应用中的重要性和迫切性。通过设计并实现这种新型控制策略的并联机器人，未来能够在提高工业生产效率和精度方面发挥重要作用，特别是在高精度的船用螺旋桨制造和打磨领域。 总结来说，本文对船用螺旋桨磨抛并联机器人在控制策略上做了创新性的研究，提出的自适应滑模控制策略结合模糊神经网络和神经网络滑模控制，有效地提高了机器人的控制性能，特别是在抗扰动和参数变化方面的稳定性和鲁棒性。通过仿真验证了该控制策略的有效性，为智能控制技术在并联机器人中的应用提供了理论支持和实践参考。