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《基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)摩擦分塊補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人數(shù)字魯棒滑?？刂扑惴ā酚蓵?huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)中國(guó)機(jī)械工程第23卷第23期2012年12月上半月基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)摩擦分塊補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人數(shù)字魯棒滑?？刂扑惴ɡ蠲敉跫倚蛐た泣S超徐超重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶，400030摘要：結(jié)合非線性、強(qiáng)耦合的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型，提出了采用3個(gè)模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器人中的不確定項(xiàng)——LuGre動(dòng)態(tài)摩擦進(jìn)行分塊補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人數(shù)字魯棒滑?？刂扑惴?，在線自適應(yīng)訓(xùn)練非線性動(dòng)態(tài)摩擦項(xiàng)的參數(shù)，并分析了該算法的Lyapunov穩(wěn)定性。通過(guò)在二自由度機(jī)器人上的仿真，證明了該算法具有高精度、高可靠性、高品質(zhì)、穩(wěn)定、強(qiáng)魯棒性等特點(diǎn)。同時(shí)發(fā)現(xiàn)了該機(jī)器人的
2、摩擦模型中存在類菱形吸引子等非線性動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象。關(guān)鍵詞：模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；摩擦補(bǔ)償；LuGre摩擦模型；不確定性；機(jī)器人數(shù)字控制中圖分類號(hào)：TP242．6DOI：10．3969／j．issn．1004—132X．2012．23．005DigitalRobustSlidingModeControlofRobotManipulatorwithDynamicFrictionBlockCompensationUsingFuzzyRBFNeuralNetworkLiMinWangJiaxuXiaoKeHuangChaoXUChaoStateKeyLab
3、oratoryofMechanicalTransmission，ChongqingUniversity，Chongqing，400030Abstraet：Combiningwithnonlinear，strongcouplingdynamicsmodelofarobotmanipulator，thispaperpresentedadigitalrobustslidingmoderobotcontrolalgorithm，whichcompensatedfortheun—certaintiesofrobotmanipulator—LuGredy
4、namicfrictionwiththreefuzzyRBFneuralnetwork，andtrainedparametersofnonlineardynamicfrictionon—lineandadaptively．ThenthispaperanalyzedtheLyapunovstabilityofthealgorithm．Thesimulationofatwodegreesoffreedomrobotmanipulatorprovesthatthealgorithmisofhighaccuracy，highreliability，h
5、ighquality，stableandstrongrobust—ness．Meanwhile，nonlinearkineticphenomena，suchasrhombUSattractor，lieinthekineticpropertiesofthefrictionmodeloftherobotmanipulator．Keywords：fuzzyradialbasefunction(RBF)neuralnetwork；frictioncompensation；LUGrefrictionmodel；uncertainty；robotdigi
6、talcontroIO引言隨著非線性、強(qiáng)耦合、多輸人多輸出機(jī)器人，數(shù)控機(jī)床，以及動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)等精密機(jī)械系統(tǒng)對(duì)定位精度要求的不斷提高，因摩擦的存在而引發(fā)的跟蹤誤差(特別是低速的情況下)、黏滑運(yùn)動(dòng)以及極限環(huán)振蕩等非線性現(xiàn)象，對(duì)系統(tǒng)控制性能的影響越來(lái)越大。特別是對(duì)于一些重載的機(jī)器人r1]，摩擦甚至造成了50％的誤差。若負(fù)載、潤(rùn)滑條件以及環(huán)境條件改變，機(jī)器人系統(tǒng)中的摩擦收稿日期：2011—10～18基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目(50735008)；國(guó)家自也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，即摩擦具有非線性、時(shí)變性、不確定性及復(fù)雜性。因此，對(duì)摩擦力進(jìn)行辨識(shí)和
7、補(bǔ)償是一項(xiàng)不可缺少、重要和關(guān)鍵的研究任務(wù)。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者以及技術(shù)人員采用了多種方法對(duì)機(jī)器人的摩擦進(jìn)行補(bǔ)償[2]，若從控制策略角度來(lái)分類，主要有以下四種：①固定摩擦補(bǔ)償技術(shù)；②基于部分摩擦特性的補(bǔ)償技術(shù)；③自適應(yīng)補(bǔ)償方法；④不基于模型的補(bǔ)償算法和神經(jīng)模糊技術(shù)。在處理動(dòng)態(tài)摩擦這類具有不確定性、非線性的問題方面，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種特殊的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有并行計(jì)算、分布式信息存儲(chǔ)、然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50905189，50905191)容錯(cuò)能力強(qiáng)、自適應(yīng)、學(xué)習(xí)收斂速度快等一系列優(yōu)r-2]E3][4]戴蓉，謝鐵邦，常素萍．納米級(jí)定位精度一維位移
8、工作臺(tái)[J]．中國(guó)機(jī)械工程，2006，17(2)：115-118．徐從裕．雙模態(tài)超聲波電機(jī)抗慢速爬行驅(qū)動(dòng)模式研究EJ]．電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2011，25(2)：1
