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２２４２００７，４３（４）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用

机械手运动轨迹最优化模糊控制系统框架

刘艳菊戴学丰刘树东

ＬＩＵＹａｎ－ｊｕ，ＤＡＩＸｕｅ—ｆｅｎｇ，ＬＩＵＳｈｕ－ｄｏｎｇ

齐齐哈尔大学机器人研究所。黑龙江齐齐哈尔１６１００６

ＲｏｂｏＲｅｓｔｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，ＱｉｑｉｈａｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｑｉｈａｅｒ，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１６１００６，Ｃｈｉｎａ

ＬＩＵＹａｎ－ｊｕ，ＤＡＩＸｕｅ－ｆｅｎｇ，ＬＩＵＳｈｕ－ｄｏｎｇ．Ｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｒｏｂｏｔｉｃｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔ．ｉ

ｍａｌｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍ。ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（４）：２２４－２２６．

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｐａｐｅｒｐｒｓｅｓｅｎｔａｎｏｖｅｌ￣ａｍｅｗｏＡｆｓｏｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｒｏｂｏｔｉｃｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｂａｓｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔ－

ｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｐｒｅｓｅｎｔｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｙｐｉｃａｌｄａｔｕｍａｒｅｂｏｌｔｅｄｆｒｏｍｓｏｕｒｃｅｄａｔｕｍ

ｂｙｃｌｕｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ａｎｄｔｈｅｎｃｏｎｔｒｏｌｒｕｌｅｓａｒｅｏｐｔｉｍａｌａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｒｕｌｅｓａｒｃｃｏｍｐａｃｔｅｄａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ

ｆｕｎｃｔｉｏｎａｒｅｕｐｄａｔｅｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｎｏｔｏｎｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｔｉｍｅｏｆｍａｋｉｎｇｒｕｌｅｓ，ａｖｏｉｄｅｘｐｌｏｄｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｒｕｌｅｂｕｔａｌｓｏｍａｋｅｓ

ｃｏｒｒｅｃｔｒｅｓｕｌｉｎｓｉｍｕｌｔａｔｉｏｎｗｏｒｋ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔｉｎｇ；ｄａｔａｂｏｌｔｉｎｇ；ｆｕｚｚｙｒｕｌｅ

摘要：提出了新颖的最优模糊聚类神经网络模型对机械手运动轨迹进行控制。该模型与已有的神经网络模型不同乏处在于数据

首先利用聚类算法对原始数据进行提取优化．然后又进一步优化控制规则以及隶属函数的参数，最终达到模糊聚类神经网络模型

的最优化。该模型不但可以缩短规则生成的时间，有效地防止了规则数爆炸，而且在机械手运动控制的应用中效果良好。

关键词：模糊神经网络；模糊聚类；数据筛选；模糊规则’

文章编号：１ｏｏ２—８３３１（２００７）０４—０２２４—０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ２４１

ｌ引言

ｒ＝（）十日，（）＋Ｇ（Ｏ）＋ＣＯ＋Ｆｓｇｎ（０）（１）

机械手是复杂的、动态耦合、高度时变和非线性的系统．它

式中ｆ＝（ｒ．。ｒ，…，ｒ）‘是关节力矩向量；（）是机器人惯性

已经被广泛地应用到焊接、喷漆等各种位置控制的工业生产

中。这些任务主要是由机械手运动轨迹控制实现的．因此在机矩阵；Ｈ（，）是向心力，Ｃｏｒｉｏｌｉｓ力项；Ｇ）（是重力项；（，０２，

械手控制研究中轨迹跟踪问题是最基础最关键的任务。近年来

０）是关节转角向量；＝。，（：