柔性关节机操手的神经网络控制.pdf

第33卷第2期 自动化学报 V01．33，No．2 2007年2月 ACTAAUTOMATICASINICA 柔性关节机操手的神经网络控制 彭济根1倪元华2乔红3 摘要本文在关节柔性较弱的情况下，对柔性关节机器人操作手的轨迹跟踪问题，提出了一种基于奇异摄动理论的机器人 神经网络控制设计方法，在一般框架下证明了系统跟踪误差最终一致有界，并且可以通过选取增益矩阵使该误差界任意地小． 该方法克服．r对模型参数线性化条件的要求，无需求解回归矩阵，因而具有很强的鲁棒性和模型推广能力．数值试验表明，所 提出的控制方法是可行且有效的． 关键词奇异摄动，机器人，神经网络，柔性关节 中图分类号TP24 NeuralNetworkControlof Robot Flexible-jointManipulators Ji-GenlNiYuan—Hua2 Peng QiaoHon93 AbstractInthis robot withweak aneuralnetwork paper，forflexible-jointmanipulatorsflexibility，wepropose basedon thatthetrack- trajectory-trackingstrategy singularperturbationtheory．Underassumptions．weprove general erroris boundedandthatthe ultimateboundcanbe decreased ultimately sufficiently ing uniformly corresponging by thefeedbackmatrix．Sincethelinearization oftheunknown is re- assumption removed，the modifying gain parameters matrixneednotbe methodhas robustnessandthe ofmodel gression conmputed．Therefore，theproposed great ability numericalsimulationshowsthatthe isfeasibleandefficient． generalization．The proposed。method words Key Singularperturbation，robot，neuralnetwork，jointflexibility 1 引言 样，此算法需要连杆加速度作为反馈变量．但在物 理上要准确地测量加速度是很困难的，冈此该算法 随着科技与工业的发展，人们对机器人操作手 在实际工程中很难实现． 的控制设计要求日益提高．研究与实践表明，如果 基于奇异摄动理论的控制方