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基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究
被引量：
14
1
作者
张卉
朱永飞
+1 位作者
刘雪飞
徐向荣
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期564-571,共8页
冶金工业机器人在现代工业生产中扮演着越来越不可替代的角色。由于工业自动化程度的大幅提升,人们对冶金工业机器人的性能也不断地提出新要求,尤其是对其控制系统的稳定性提出了更高的要求。针对目前冶金工业机器人轨迹跟踪精度较低且...
冶金工业机器人在现代工业生产中扮演着越来越不可替代的角色。由于工业自动化程度的大幅提升,人们对冶金工业机器人的性能也不断地提出新要求,尤其是对其控制系统的稳定性提出了更高的要求。针对目前冶金工业机器人轨迹跟踪精度较低且不具有自适应动态调节特性等问题,提出了一种模糊迭代Q-学习控制算法。以6-DOF(six degree-of-freedom,六自由度)双臂机器人为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,以机器人产生的位置误差以及位置误差的变化率为模糊控制器的输入量,并引入Q-学习策略,以调整模糊控制器中的量化因子、比例因子以及迭代学习控制中的PD(proportional derivative,比例微分)参数,完成模糊迭代Q-学习控制器的设计。然后,联合ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems,机械系统动力学自动分析)和MATLAB软件搭建6-DOF双臂机器人仿真平台,开展高精度轨迹跟踪的轴孔装配任务模拟。仿真结果表明,6-DOF双臂机器人关节空间的轨迹跟踪精度较高,同时可以完成双臂轴孔协调装配任务,验证了所提出控制算法的有效性和先进性。研究结果可为双臂协作机器人实现高精度轨迹跟踪的轴孔装配提供参考,具有一定的实际应用价值。
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关键词
双臂机器人
模糊
控制
迭代q-学习控制
轨迹跟踪
轴孔装配
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职称材料
题名
基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究
被引量：
14
1
作者
张卉
朱永飞
刘雪飞
徐向荣
机构
安徽工业大学机械工程学院
安徽工业大学冶金工程学院
出处
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期564-571,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFE0113200)。
文摘
冶金工业机器人在现代工业生产中扮演着越来越不可替代的角色。由于工业自动化程度的大幅提升,人们对冶金工业机器人的性能也不断地提出新要求,尤其是对其控制系统的稳定性提出了更高的要求。针对目前冶金工业机器人轨迹跟踪精度较低且不具有自适应动态调节特性等问题,提出了一种模糊迭代Q-学习控制算法。以6-DOF(six degree-of-freedom,六自由度)双臂机器人为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,以机器人产生的位置误差以及位置误差的变化率为模糊控制器的输入量,并引入Q-学习策略,以调整模糊控制器中的量化因子、比例因子以及迭代学习控制中的PD(proportional derivative,比例微分)参数,完成模糊迭代Q-学习控制器的设计。然后,联合ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems,机械系统动力学自动分析)和MATLAB软件搭建6-DOF双臂机器人仿真平台,开展高精度轨迹跟踪的轴孔装配任务模拟。仿真结果表明,6-DOF双臂机器人关节空间的轨迹跟踪精度较高,同时可以完成双臂轴孔协调装配任务,验证了所提出控制算法的有效性和先进性。研究结果可为双臂协作机器人实现高精度轨迹跟踪的轴孔装配提供参考,具有一定的实际应用价值。
关键词
双臂机器人
模糊
控制
迭代q-学习控制
轨迹跟踪
轴孔装配
Keywords
dual-arm robot
fuzzy control
iterative
q-
learning control
trajectory tracking
shaft hole assembly
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究
张卉
朱永飞
刘雪飞
徐向荣
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022
14
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