一类关节型机器人操作手的迭代学习控制Ξ.PDFVIP

第 15 卷　第 3 期 应 用 力 学 学 报 . 15　 . 3 V o l N o 1998 年 9 月 CH INESE JOURNAL OF APPL IED M ECHAN ICS Sep. 1998 一类关节型机器人操作手的迭代学习控制 唐建中　张养军 ( 西安交通大学　西安　710049) 摘　　要 针对一类机器人操作手, 提出了一种设计机器人操作手迭代学习控制的新方法, 与其它现有的迭代学习控制方法相比较, 当折合到机器人操作手关节轴上的驱动装 置惯量足够大时, 可以用驱动装置的动力学特性参数确定学习增益, 克服了传统迭代 学习控制方法由多次尝试选取学习增益的缺点, 增强了实用性。在实际机器人操作手 上的实验结果充分表明了新提出方法可获得较高学习速度和控制精度的优越性。 关键词: 机器人操作手; 学习控制; 非线性 1　前　言 机器人操作手是非线性动力学系统的典型代表之一, 为满足现代工业生产对机器人操作 手的高精度运动控制要求, 必需考虑其固有的非线性动力学特性。到目前为止, 已提出了各种 [ 1 ] [ 2. 3 ] [ 4 ] 考虑其非线性动力学特性的控制方法, 主要有: 计算力矩法 、自适应控制 、变结构控制 、 [ 5 ] [ 6、7 ] 神经网络控制 、迭代学习控制 等。其中, 特别是近年来提出的迭代学习控制, 同现有的其 它方法相比, 在可适应机器人操作手的非线性动力学特性的同时, 还具有控制器结构简单、计 算量小、实时性强等优点, 为机器人操作手的高精度运动控制研究又开辟了一条新的途径。 迭代学习控制是建立在人类技能学习行为基础之上的, 其基本思想可表述为: 系统在重复 执行一个相同的预定工作的过程中, 通过对以前及当前执行过程信息的学习, 修正系统控制输 入, 改变系统特性, 使预定工作在当前执行过程中作得比前次更好。基于这一思想, 迭代学习控 制的一般形式为: uk + 1 = uk + uk ( 1) 其中, k : 迭代学习次数, k = 0, 1, 2, …; u : 对系统第k 次学习控制中的系统控制输入; u : 对u k k k ( ) ( ) 的修正项, 一般为第 k 次 即以前的 学习控制误差和第 k + 1 次 即当前的 学习控制误差的 函数, 描述了迭代学习控制的学习机理; uk + 1 : 对 uk 进行学习修正后, 得到的系统第 k + 1 次学 习控制中的控制输入。 来稿日期: 修回日期: © 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 52 应 用 力 学 学 报