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第２４卷第２期工程数学学报Ｖ０Ｉ．２４Ｎｏ．２

２００７年Ｏ４月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＭＡＴＨＥＭＡＴＩＣＳＡｐｒ．２００７

文章￣－：１００５—３０８５（２００７）０２—０２０４—０５

基于奇异摄动理论的电驱动机器人神经网络控制木

倪元华，桂克锋。

ｆ１一曲阜师范大学数学科学学院，山东曲阜２７３１６５；

２一山东轻工业学院信息科学与技术学院，济南２５０３５３）

摘要：在驱动回路电容较小的情况下，对电驱动刚性机器人操作手的轨迹跟踪问题，提出了一种基于奇

异摄动理论的神经网络控制设计方法。稳定性分析表明系统跟踪误差最终一致有界，数值实验验

证了所提的算法的可行性和有效性。

关键词：电驱动机器人；神经网络；奇异摄动

分类号：ＡＭＳ（２０００）７０Ｅ６０中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：Ａ

１引言

随着科技和工业的进步，人们对机器人操作手的控制设计要求日益提高。研究表明【１Ｊ，在

操作臂高速运动和负载快速变化的情况下，关节驱动系统的动力学特性在整个机器人系统中起

着重要的作用，它影响机器人控制性能的提高，因而在设计控制器时不容忽略。目前，这种由

连杆机械系统和关节驱动系统组成的机器人操作手的控制问题已成为机器人控制系统研究中重

要的课题之一２－５【］。

在实际应用中，由于驱动回路的电容相对于其它量（电阻、电势常数、电压）是一个很微小

的量，因而整个电驱动机器人系统可以看为一个标准的奇异摄动系统。基于此，本文从奇异摄

动理论的观点上来构造不同于ｆ５】的神经网络控制器。稳定性分析得到系统滤化误差（以及跟踪

误差）最终一致有界。与文献ｆ５１中的方法相比，本文方法结构简单。数值试验验证了该算法的

有效性和可行性。

２机器人模型

电驱动刚性机器人的动力学模型为

（ｇ）＋Ｃ（ｑ，ｑ）ｑ＋Ｇ（ｑ）：ＫＮＩ，（１）

ＬＩ＋ＲＩ＋Ｋｅ矗＝ｕ，（２）

其中ｑ∈Ｒ为关节角向量，Ｍ（ｑ）∈Ｒ是对称正定惯性阵，Ｃ（ｑ，ｑ）ｑ∈Ｒ表示哥氏力

矩和离心力矩向量，ａｑ（）∈Ｒ表示重力矩向量，Ｉ∈Ｒ为电驱电流，ｕ∈Ｒ为电驱电

压；，ＬＲ，∈Ｒ均为正定对角阵，分别表示驱动子系统的转矩常数、电感、电阻和

电势常量。

收稿日期：２００５－０６－０６．作者简介：倪元华（１９７ｓ年２月生），男，硕士，讲师，研究方向：机器人学与随机控制

基金项目：曲阜师范大学校科研基金．