不确定机器人的间接模糊自适应轨迹跟踪控制

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第10卷第4期电机与控制学报Vo1．10No．42006年7月ELECTRICMACHINESANDC0NTR0LJuly2006不确定机器人的间接模糊自适应轨迹跟踪控制魏立新，杨丽，王洪瑞(燕山大学电气q-程学院，河北秦皇岛066004)摘要：针对不确定的机器人系统轨迹跟踪控制问题，依据自适应模糊控制算法和H控制理论，提出了一种间接模糊自适应控制方法。该方法将自适应模糊控制和H控制理论相结合，用模糊逻辑系统直接为机器人建模，不需对机器人的数学模型进行转换，并结合H控制理论，将建模误差和外部干扰衰减到预先规定的指标。基于Lya

2、punov方法，给出了学习自适应率，H跟踪特性的证明。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制算法有效性。关键词：模糊；自适应；机器人；H控制·中图分类号：TP242．6文献标识码：A文章编号：1007—449X(2006)04—0393—05IndirectfuzzyadaptivecontrolfortrajectorytrackingofuncertainrobotWEILi—xin，YANGLi，WANGHong-rui(InstituteofElectricalEngineering，YanshanUnivemity，Qinhuangdao066004，Chi

3、na)Abstract：Anewfuzzyindirectadaptivecontrolalgorithmisproposedfortrajectorytrackingofrobotma—nipulatorswithuncertainties．Thecontrolleradoptsfuzzylogicsystemstoestimateroboticdynamicsdi—reedywithoutchangingit．CombiningwithHcontroltheory，theinfluenceofbothfuzzylogicapproxi—marionerrorandext

4、ernaldisturbanceonthetrackingerrorisattenuatedtoaprescribedleve1．BasedonLyapunovmethod，itprovesthattheproposedalgorithmcanguaranteethestabilityoftheclosed—loopsys—tem．Thesimulationstudiesona2一DOFrobotverifytheefectivenessoftheproposedalgorithm．Keywords：fuzzy；adaptive；robot；Hcontrol自适应及智能控制

5、技术的发展为该问题的解决提供1引言了可能。自适应控制分为直接型和间接型，对于机近年来，关于机器人轨迹跟踪控制已取得很多器人模型完全未知的情况下，应该采用间接型自适成果¨J，然而由于机器人是一类强耦合的非线性应控制方法先为控制对象建模，然后再设计控制器。动力学系统，环境干扰与模型不准确等因素常常使文献[3]针对模型未知的系统构造了一种间接自适精密控制器的设计变为一项艰巨的任务。对于模型应模糊控制器，然而该控制器需要对机器人的模型已知的机器人系统，已有的鲁棒控制和计算力矩控进行转换，且其控制率中包含矩阵求逆项而易产生制理论可以保证渐近稳定的跟踪，而当系统存在不奇异。文献[4]所

6、提出的间接模糊自适应控制器，确定性因素或模型未知时跟踪特性往往难以保证，需要求函数的界，具有一定的局限性，给机器人的控收稿日期：2005—06—13；修订日期：2006—03—27基金项目：河北省自然科学基金资助项目(F2004000260)作者简介：魏立新(1977一)，男，博士研究生，主要研究方向为机器人力／位置控制、数控技术；杨丽(1980一)，女，硕士研究生，主要研究方向为机器人力／位置控制；王洪瑞(1956一)，男，教授、博士生导师，主要研究方向为现代控制理论，机器人控制．冶金自动化。维普资讯http://www.cqvip.com394电机与控制学报第10卷制带

7、来不便。文献[5]设计的自适应神经网络控制器，其补偿项因符号函数的引入而不可避免的产生ri，)ri，)f(口)：一面———～f(z)：—面_——～抖振现象。∑n，(g)∑n，)针对上述这些问题，本文提出了一种基于间接模糊自适应的不确定机器人轨迹跟踪控制方案。该(3)方案采用模糊逻辑系统直接为机器人建模，不需进可将D(口I)、C(zI)、G(口I)表示为行机器人动力学模型的转换，且在控制器中不存在o(qI)：[·口)]：矩阵求逆的项，因而不会产生奇异现象。结合H控制理论，引用鲁棒补偿项将建模误差和外部干rf。(口)；