刚性机械臂的鲁棒跟踪控制——人工神经元网络方法  

Robust Tracking Control for a Rigid Robot Manipulator——ANN Method

作　　者：秦化淑[1] 郭巧[1] 洪奕光[1] 

机构地区：[1]中国科学院系统科学研究所,北京100080

出　　处：《控制与决策》1993年第5期351-356,共6页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金委员会;南开大学智能机器人控制理论与方法实验室的资助

摘　　要：本文考察带动力学不确定性的刚性机械臂的跟踪控制问题。文中给出了新型标称跟踪控制器,它由两部分组成:一是非线性补偿器,二是新型PID型跟踪控制器。同时给出了如何采用人工神经元网络方法,使通过“学习”、逐步“认识”不确定性,据此设计额外补偿费。对于存在和不存在不确定性的情况,都对跟踪控制系统的性能做了分析。The problem of tracking control for a rigid robot manipulator with uncertainties in its dynamics is considered in this paper. The new-type nominal tracking controller is given. It consists of two parts: the first one is a nonlinear compensator, and the second one is a new-type PID controller. The design of additional conpensator is based on artificial neural networks (ANN) method which shows how to understand uncertainties in the dynamics of robot manipulator by learnning approach.

关 键 词：刚性 机械臂 跟踪控制 鲁棒 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]