基于神经网络补偿的机器人力位置控制.pdf

《电气自动化)2010年第32卷第3期 智能控制技术 基于神经网络补偿的机器人力／位置控制★ 李炜 兰州理工大学电气与信息工程学院(甘肃兰州730050)李二超李战明 摘要：考虑摩擦及外界干扰的情况下，针对具有不确定性的机器人系统，提出了一种新的基于神经网络补偿的智能力／位置控制方 案。该控制器通过神经网络补偿机器人模型的未建模动力学部分等非参数不确定性带来的影响，NN的输出信号加在参考输入 上而不是在关节力矩或控制输入上，同时在力控制回路采用灰色预测模糊调节，以提高系统的动态性能和稳态精度。仿真研究 表明所设计的控制器具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。 关键词：机器人不确定性神经网络灰色预测 【中图分类号】TP242；TPl83【文献标识码】A【文章编号】1000．3886(2010)03-0016-03 NeuraINetwork Position／Forceof Compensation-basedIntelligent ControI Robot Gansu ErchaoLi LiWei (Lanzhou 730050，China)Li UniversityofTechnology,La趔zou Zhanming Abstract：In this new controlbasedonneuralnetwork forrobotis frictionand paper,aintelligentposition／force compensationproposedconsidering external disturbanceandrobotofuncertain controlscheme theuncertaintiesofrobotneuralnetworkto parameters．The compensates by avoidtheinfluencesof Inade to externaldisturbanceandunmodeledofthe isnot add nonparameteruncertaintyby dynamicssystem．it ofneural onthe networkonthe orcontrolterminalbut reference 8igrlal jointtorque input inputterminal，andadopmgreypredictionfuzzy controlin outer to andstatic that force demonstratethecontrolscheme loopimprovedynamiticperformanceprecision．Finally，simulation has and robustness．