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题名基于柔性稳定函数的多关节高柔性机械臂控制研究
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作者
王保勇
胡永
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机构
河南轻工职业学院
西藏民族大学信息工程学院
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出处
《机械设计》
北大核心
2025年第8期174-182,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(U1708258)。
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文摘
多关节高柔性机械臂中谐波减速器作为一种复杂的传动装置,其运动学和动力学特性具有高度的非线性,会导致机械臂在控制过程中产生不可预测的误差和振动,从而影响其控制的稳定性。为此,提出基于柔性稳定函数的多关节高柔性机械臂控制研究。采用GA-RBF神经网络分析多关节高柔性机械臂控制率失稳的原因,考虑到关节柔性滚弯运动中存在的不确定性因素,设计了稳定函数,并引入速度特征量、跟踪误差等对控制率有影响的不确定性关节参数;采用GA-RBF神经网络训练采集的参数,得到可以描述关节轨迹跟踪误差和机械臂运动速度的柔性稳定函数;将速度特征量、位移特征量、方向特征量和加速度特征量这些参数代入稳定函数中得到稳定的控制率函数,基于反馈机制比较理想位置轨迹与实际位置轨迹之间的差异,实现多关节高柔性机械臂的有效控制。试验数据证明:所提方法在测试点2和测试点9的关节角速度分别在0 rad/s和-0.4 rad/s上下波动,关节角位置和输出力矩均在0 rad,0 N·m上下波动,可有效提高不确定性影响下机械臂的稳定性和控制精度。
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关键词
GA-RBF神经网络
多关节机械臂
高柔性
多关节
稳定控制率函数
神经元节点
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Keywords
GA-RBF neural network
multi-joint manipulator
high flexibility
multi-joint
stability control rate function
neuron node
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分类号
TP322
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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