基于模糊滑模的机器人控制算法仿真.pdf

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1、2013年6月机床与液压June2013第41卷第11期MACHINETOOL&HYDRAULICSv01．41No．¨DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．11．047基于模糊滑模的机器人控制算法仿真王三秀，曾平林(台州学院物理与电子工程学院，浙江台州318000)摘要：针对模型和参数不确定的机器人跟踪控制系统，提出一种基于模糊逻辑的滑模变结构控制策略。该策略采用模糊控制器调节滑模控制的切换增益，并利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行估计。仿真实验结果表明：该算法鲁棒性好，具有良好的跟踪性

2、能，并且明显改善了滑模控制的抖振问题。关键词：模糊滑模控制；不确定机器人；鲁棒性中图分类号：TP241；TP273文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)11—167—3FuzzySliding-modeControlSimulationforRobotManipulatorswithUncertaintiesWANGSanxiu．ZENGPinglin(CollegeofPhysicsandElectronicEngineering，TaizhouUniversity，TaizhouZhejiang318000，Chi

3、na)Abstract：Anewcontrolstrategyofsliding—modecontrolsystembasedonfuzzylogicwasproposedformboficmanipulatorsthatthemodelandparameterswereuncertainties．Inthiscontrolstrategy，theswitchinggainofslidingmodecontrolwasadoptedbyfuzzycontrol，andintegralmethodwereadoptedtoautomat

4、icallyestimatethemaximumlimitofmodelelTorsanddisturb．Theresultsofsim-ulationshowthattheschemecanbeusedtoachievegoodtrackingeffectandchatteringisobviouslyeliminated．Keywords：Fuzzysliding—modecontrol；Robotmanipulatorwithuncertainties；Robustness机器人系统是一种时变的、强耦合的、具有不确抖振。定性的复

5、杂非线性控制系统。为了实现高精度快速跟1问题描述踪控制，必须采用高级的控制算法。近来，针对机器不确定单机械臂动力学方程可表示为人跟踪控制的研究，已经提出了很多行之有效的方10+d0+mglcosO=+-厂(1)法，比如自适应控制、鲁棒控制、滑模变结构控制式中：0、0和0分别为关节角、关节角速度和角加等。其中，滑模变结构控制因滑动模态对系统的速度。，：4mlz为转动惯量扰动和参数摄动具有很强的鲁棒性而成为解决这类问，l为质心到关节的长题的一个有效工具。它具有响应速度快、对参数变化度，mg为重力，Jr是关节控制输入，，为未知的非线和扰动不

6、灵敏、实现简单等优点，但这种控制方法也性摩擦。有其自身的不足，就是当系统状态到达滑模面后，难假设机械臂的运动平面与水平面平行，则机器人以严格地沿滑模面向着平衡点滑动，而是在滑模面两运动方程中的重力项可以忽略，即式(1)可变为：侧来回穿越，产生振动，这种振动甚至会使系统不稳10+dO=r+，(2)。或=一孚+孚(r+(3)模糊控制作为利用专家知识和经验的有效方法，特别适用于那些难以用数学模型来描述或系统参数有变化的对象。作者将在机器人滑模控制的基础上，引令=【；]，则方程(3)可写成状态方程：入模糊逻辑，形成基于模糊逻辑的滑模控制器。用

7、模r1=2糊控制器的连续输出调节滑模控制的切换增益，并一利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上争+孚／)界进行估计，既保留了滑模控制对系统不确定性和该系统具有以下特点：f为未知的非线性摩擦，外部干扰鲁棒性强的优点，同时有效消除了系统的F为-厂的上界，满足lfl≤F。收稿日期：2012—05—20基金项目：浙江省自然科学基金资助项目(Y1090505)；浙江省教育厅资助项目(Y201121841)作者简介：王三秀(1981一)，女，讲师，研究方向为机器人控制。E—mail：wsx8188@163．eom。·168·机床与液压第4l

8、卷2模糊滑模控制器设计‘出调节滑模控制的切换增益，使滑模控制的抖振现象2．1滑模控制器得到改善。滑模控制的基本思想是使系统状态沿着预先选择2．2模糊控制器的滑模面运动。当系统状态在滑模面上运动时，对不在模糊控制器中，首先