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申请/专利权人:沈阳工业大学
摘要:本发明涉及一种机械臂神经网络控制方法,该方法建立单关节机械臂数学模型;采用高增益观测器得到关节角速度的估计量;针对机械臂数学模型产生的跟踪误差,设计带有预设性能函数的非线性变换限制跟踪误差的收敛轨迹,得到无约束的跟踪误差;根据无约束的跟踪误差和反步法,构造微分器;设计具有变结构的神经网络逼近状态方程中的不确定项,得到神经网络估计模型;根据关节角速度的估计量、微分器的输出和神经网络估计模型,设计机械臂神经网络控制律,实现跟踪误差按照预设性能收敛。另外,所设计的神经网络具有较小的逼近误差和较少的调节参数,有效避免了控制信号的频繁振荡和降低控制方法的计算量。
主权项:1.一种机械臂神经网络控制方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1.建立单关节机械臂数学模型,并将单关节机械臂数学模型转换为状态方程;步骤2.根据所得到的状态方程,构造高增益观测器得到关节角速度的估计量;步骤3.针对单关节机械臂数学模型产生的跟踪误差,设计带有预设性能函数的非线性变换限制跟踪误差的收敛轨迹,得到无约束的跟踪误差;步骤4.根据无约束的跟踪误差和反步法,构造微分器;步骤5.针对状态方程中的不确定项,设计具有变结构的神经网络逼近不确定项,得到神经网络估计模型;步骤6.根据关节角速度的估计量、微分器的输出和神经网络估计模型,设计机械臂神经网络控制律,实现跟踪误差按照预设性能收敛;步骤1中单关节机械臂数学模型为: 其中,q表示关节角位置,表示关节角速度,表示关节角加速度,Jm为电机的转动惯量,Vm为粘性摩擦系数,Mm为关节的质量,lm表示从关节轴到质心的距离,g为重力加速度,Gτ为外部不确定性扰动,u为电机提供的控制力矩;步骤1中状态方程为: 其中,x1=q,dm=-GτJm,Fx1,x2表示不确定项,其表达式为
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