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機器人自適應模糊控制: PID 模糊控制、自組 織模糊控制、自校正模糊控制

來源:機器人學基礎     編輯:創澤   時間:2026/1/9   主題:其他 [加盟]

模糊控制是應用Z廣的一種智能控制,它具有多種結構形式,如 PID 模糊控制、自組 織模糊控制、自校正模糊控制、自學習模糊控制、專家模糊控制等。其中,自校正模糊控制屬于自適應模糊控制。下面提出一種由神經網絡訓練模糊控制規則的自適應模糊控制 器,并把它應用于附加力外環的機器人力/位置混合控制。

隨著機器人在工業生產中的廣泛應用,對機器人的力/位置控制顯得愈加重要,特別 是在一些高精度作業的場合更是如此。在以往的機器人力/位置控制方案中,為了加入力 控制信號,通常需要對一般工業機器人原有的位置控制器進行改造或重新設計控制器。

我們提出一種附加力外環的機器人力/位置自適應模糊控制方法,在不改變機器人 原有位置控制器的前提下實現力/位置自適應模糊控制。其主要思想是把力控制器的輸 出作為位置控制給定的修正值,通過提高位置控制的精度達到控制力的目的,并利用自 適應模糊控制的魯棒性,使控制系統對不同的剛性環境具有自適應能力。在控制過程 中,神經網絡(NN) 不直接進行控制,而僅僅根據輸入信號確定相應的模糊規劃調整因 子。實驗結果表明,該方法不僅使模糊控制系統的自適應能力得到提高,而且克服了神 經網絡在控制中實時性差的缺點,系統的動、靜態響應性能、自適應能力和魯棒性均得 到顯著改善。

所提出的附加力外環的機器人力/位置自適應模糊控制方法,應用在一臺帶力傳感器 的Zebra-ZERO(斑馬)6關節機器人上,其模型如圖5-26所示。機器人的位置控制器為常 規PID 控制,且人-機接口界面只提供簡單的操作指 令,如初始化指令、狀態輸出指令、關節角移動指 令等。在實現跟蹤控制時,固定j₁,j₄ 和 j₆ 三個關 節,由j2 和j₃ 關節在x₂ 方向實現跟蹤,并對x₁ 方 向的接觸力進行控制,關節js 使機器人末端執行器 與跟蹤面垂直。整個控制系統由一臺PC486 主機(帶 機器人控制器)、電源、控制接口板及機器人主體組 成,其系統原理框圖如圖5-27所示。








機器人的進化控制系統:解決其學習與適應能力問題

機器人的進化控制系統用于復雜系統的控制器設計,可以很好地解決其學習與適應能力問題,根據環境的特點和自身的目標自主地產生各種行為能力,展現適應復雜環境的自主性

機器人的神經控制系統特性和能力:并行處理能力和快速性,自適應能力和信息綜合能力

神經網絡對信息的并行處理能力和快速性,適于實時控制和動力學控制;能夠解決那些用數學模型或規則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應能力和信息綜合能力

機器人的學習控制系統:搜索、識別、記憶和推理

1)基于模式識別的學習控制;2)反復學習控制;3)重復學習控制;4)連接主義學習控制,包括再勵(強化)學習控制;5)基于規則的學習控制,包括模糊學習控制;6)擬人自學習控制;7)狀態學習控制

機器人的模糊控制系統:模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口

模糊控制提供一種實現基于知識(基于規則)的甚至語言描述的控制規律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成

機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法

一個典型的和廣泛應用的基于知識的控制系統包含知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規則和控制策略,根據知識進行推理,搜索并導出結論

智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低而提高

遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構成的,系統的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現的

機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程;T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統,末端工具的動態性能將直接影響操作質量

機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合與補償

每個關節所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節慣量的作用,各個 關節的慣量被集中在一起,存在有關節間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測速發電機一起組成位置和速度反饋

有個光學編碼器,以便與測速發電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節坐標點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、最優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等
資料獲取
機器人開發
== 資訊 ==
機器人自適應模糊控制: PID 模糊控制
機器人的進化控制系統:解決其學習與適應能
機器人的神經控制系統特性和能力:并行處理
機器人的學習控制系統:搜索、識別、記憶和
機器人的模糊控制系統:模糊化接口、知識庫
“人工智能+制造”專項行動實施意見:10
機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控
智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低
機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合
機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測
機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制
機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單
機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子
智能機器人產業發展政策端驅動因素:政府工
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