基于观测器适应控制机械人：模糊系统方法[外文翻译].rar

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基于观测器适应控制机械人：模糊系统方法

摘要：
本文提出了一种模糊自适应控制的方法，它适合于控制运动的多连杆式结构化和非结构化不确定性的机器人。当联结速度可测量时，全部的信息适时反馈到控制系统，以确保动态闭环系统的稳定。如果关节的速度是可测量的，基于估计的速度，有计划的介入观测者和输出反馈。这种新提出的方案，我们不需要从机器人动力学的线形表示和合适的参量中得来。我们考虑机器人动力学和无规律的分解，来减少模糊控制器的标准模糊的数值。设计的控制器能够克服无规律和外界干扰。此外，它还表示了用LMI问题明确表示和用专业的软件解答稳定的必要条件。有效性控制其预定的动作已在计算机模拟两连杆机器人得到验证。
关键词：机器人，模糊方法，适应的控制，观察者，稳定性

1. 绪论
在现在自动化工业中机械人是很重要的一部分，工程技术人员要设计一个精力充沛并能时时控制机械人的控制部分，是一项很困难的任务。特别是在有外界干扰时还必须迅速反应。控制机械人的方法正在通过不同的途径研究（1.8中提到）。传统的动力传动是简单的，不涉及太多知识的机械人动力学。但是，它需要非常好的动力，以达到多方面精确控制的要求。机械人是多元化的非线形组合的系统，经常被用在复杂的环境下进行工业作业。复杂的工作环境大体包括，机械手连接的不精确，不确定的载荷，等等。机器人的多变量非线性耦合系统，即使在一个结构良好的环境，经常受到结构和/或非结构化不确定性，作为工业用途不确定因素是非线形的摩擦力，外界干扰，高频率的重复性动作。结构不明朗因素仍然存在，主要是由于在不确切机械臂连接性能，未知负载，等等。非结构化的不确定性是由未建模动态造成的。例如，非线形摩擦力，高频率型号的动力。导致要得到一个精确的数学模型是很难的，所以要计算扭距控制器或其他的基于模型的控制器是精确适用的。尽管自动适应控制装置可以很好的完成控制和补偿操作者的不确定误差。它们经常受到本身不可解决的无规律不确定因素影响。因此，无模型自动适应控制方案的设计是有必要的。应用模糊系统于机器人的动态控制不是第一次了，虽然拟议的方法已经实践成功，它已证明为传统的模糊控制系统制定一个总体分析与设计理论是非常困难。在过去几年中，一些以解决这个问题的机器人自适应控制的论文已提交。其基本思想是：这些方法是在设计反馈控制器的基础上，计算力矩原理，并利用自适应模糊系统，以近似机器人非线性参与管制输入设计.。不过目前上述设计的大部份，有两个弊端。首先，机器人动态是作为单一的非线性逼近，由一个单一的模糊系统与机器人实时和理想的位置和速度作为投入，导致大量的规则与很多参数要调整。第二，在国家的机器人反馈控制设计格局约束的情况下，关节速度不是衡量的这是不正确的。