基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制的研究  

Study on Real-Time Trajectory Tracking Control for Robot Manipulators with Uncertainties Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：杨丽[1,2] 任淑艳[1,2] 段海龙[1,2] 路海龙[1,2] 

机构地区：[1]天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院,天津300222 [2]天津信息感知与智能控制重点实验室,天津300222

出　　处：《现代科学仪器》2012年第3期21-24,共4页Modern Scientific Instruments

基　　金：天津市高等学校科技发展基金计划项目(20110833);天津市自然科学基金项目(12JCYBJC12000);天津职业技术师范大学科研发展基金项目(KYQD09017);天津职业技术师范大学校级项目(KJ10-01);天津工程师范学院科研发展基金项目(KJ09-004)

摘　　要：针对机器人建模的不精确性以及扰动的存在给机器人控制增加难度的问题,提出了一种基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制方法。该控制方法的控制器由模糊神经网络(FNN)控制器和CMAC控制器组成,FNN控制器代替传统的计算力矩法,CMAC控制器在线补偿控制误差,有效补偿机器人存在的各种不确定性。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。A real-time trajectory tracking control method for robot manipulators with uncertainties based on new fuzzy neural network is proposed to solve the uncertainty in robot manipulator dynamic system. The controller was composed of Fuzzy Neural Network （FNN） controller which replaced computed torque controller, and cerebellar model articulation controller （CMAC） compensated control error online. The simulation study on a two-degree^-of-freedom robot showsed the validity and feasibility of the proposed strategy.

关 键 词：机器人 轨迹跟踪 模糊神经网络 CMAC 不确定性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程]