Print

受动态约束机械臂力/位置控制方法研究

论文摘要

本文以受动态约束机械臂为研究对象,通过系统模型建立、模型降阶处理、小波神经网络构造等手段,采用理论与数值仿真研究并重的方法,对力/位置控制算法进行了深入研究,丰富了机械臂柔顺控制方面的控制方法,拓展了机械臂工业应用范围。首先基于拉格朗日方程建立了系统动力学模型;选取独立变量将模型降阶;然后针对受动态约束机械臂名义模型,设计了基于计算力矩法的力/位置混合控制器;结合小波分析理论和神经网络理论,给出了一种连续小波神经网络结构;为克服计算力矩控制方法对建模精确程度的依赖和鲁棒性差的缺点,针对含有不确定性和外界干扰的机械臂降阶模型,基于小波神经网络设计了鲁棒力/位置控制器;在理论上分析了两种控制算法的可行性。最后,通过数字仿真对其有效性进行了验证。

论文目录

  • 提要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 机器人力/位置控制研究现状
  • 1.2.1 力/位置混合控制
  • 1.2.2 阻抗控制
  • 1.2.3 受动态约束机械臂系统研究状况
  • 1.3 本文主要工作及章节安排
  • 1.3.1 本文主要工作
  • 1.3.2 章节安排
  • 第二章 受动态约束机械臂系统动力学建模
  • 2.1 引言
  • 2.2 机械臂动力学模型建立
  • 2.2.1 拉格朗日方程
  • 2.2.2 机械臂动力学模型
  • 2.3 模型降阶
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 基于计算力矩法的控制算法设计
  • 3.1 引言
  • 3.2 Barbalat 引理
  • 3.2.1 函数及其导数的渐近性质
  • 3.2.2 Barbalat 引理
  • 3.3 基于计算力矩法控制器设计及稳定性证明
  • 3.3.1 力和位置正交化
  • 3.3.2 控制器设计及稳定性证明
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于小波神经网络的控制算法设计
  • 4.1 引言
  • 4.2 小波神经网络
  • 4.2.1 小波变换
  • 4.2.2 人工神经网络理论
  • 4.2.3 小波神经网络的构造
  • 4.3 基于小波神经网络控制器设计及稳定性证明
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 受动态约束机械臂控制系统仿真研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 仿真模型
  • 5.3 计算力矩控制算法仿真分析
  • 5.4 基于小波神经网络控制算法仿真分析
  • 5.4.1 控制算法仿真
  • 5.4.2 消除抖振后的算法仿真
  • 5.5 本章小节
  • 第六章 全文总结
  • 参考文献
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 致谢

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/c7ef9c7d75ff1e085843232a.html