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模糊学习控制在ＳＣＡＲＡ机器人轨迹跟踪中的应用

模糊学习控制在ＳＣＡＲＡ机器人轨迹跟踪中的应用

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＦｕｚｚｙＬｏｇｉｃＬｅａｒｎｉｎｇＣｏｎｔｒｏｌｉｎＳＣＡＲＡＲｏｂｏｔ

ＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＴｒａｃｋｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍｓ

赵飞刘金琨（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京１０００８３）

摘要

模糊学习控制以模糊控制提供反馈机制为主体，辅以迭代学习控制提供前馈补偿机制，来实现时期望轨迹的完全跟踪。

把模糊学习控制应用于ＳＣＡＲＡ机器人的轨迹跟踪。仿真试验表明，该方法具有简单实用、跟踪精度高、学习速度快等优点。

关键词：模糊学习控制，轨迹跟踪，机器人

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｌｅａｒｎｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌ（ＦＬＬＣ）ｈａｓｂｅｅｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｕｓｉｎｇｉｎｒｅｐｅａｔａｂｌｅｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｔａｓｋｓＩｎｔｈｉｓｃｏｎｔｒｏｌ

ｓｃｈｅｍｅ，ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｖｉｄｅｓｆｅｅｄｂａｃｋａｎｄｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｒｅａｌｉｚｅｓｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

ｒｅｓｕｌｔｓ．ｏｆａｐｐｌｙｉｎｇＦＬＬＣｉｎＳＣＡＲＡｒｏｂｏｔ，ｓｈｏｗｉｔｓｖｉｒｔｕｅｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｅａｓｙｔｏｕｓｅ．ｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｅｉｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ．ｆａｓｔｓｐｅｅｄｉｎｌｅａｒｎ—

ｉｎｇａｎｄＳＯｏｎ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｌｅａｒｎｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｔｒａｃｋｉｎｇ．ｒｏｂｏｔ

机器人的轨迹跟踪控制是机器人控制中的一类重要控制，

＋【ｍＳ（２＋ｍ３）ａ；Ｊｑ２＋ｍ（／２＋ｍ３）ａｆａ２ｓｉｎ（ｑ２）ｑｆ＋ｂ（ｑ，）（３）

然而由于机器人是一个高度复杂、高度耦合的非线性系统，如果

我们忽略各种不确定因素设计控制器，很难取得理想的控制效ｆ３＝ｍ３ｑ３一ｇ０ｍｊ＋ｂ（ｑｓ）（４）

果。模糊控制由于能够通过简单的模糊推理，就可以在非线性系在上面各式巾ｍ、ｍ２、ｍ３为各个力臂的质量，ａ１、ａ２、ａ３为

统的控制巾取得良好的控制效果，在机器人控制中的得到了广各个力臂的长度。ｇ为苇力加速度。

泛的应用。然而当给定一个新的控制任务时，就必须通过专家或那么系统的状态李问模型可以同样表示为：

工作人员｝∈时间的试验来重新涮整模糊规则，大大增加了人们

ｑ＝Ｄ。（ｑ）【Ｔ—Ｃ（ｑ），一ｎ（ｑ）一ｂ（）Ｊ