基于Quanser实验平台的带有输出约束单连杆柔性机械臂的神经网络控制

摘要：

机械臂在航空航天、服务等领域的应用越来越广泛,其研究也越来越深入.相比于刚性机械臂,柔性机械臂质量轻、能耗小,具有更好的性能.但是,由于柔性机械臂本身的结构与材料具有特殊性,其在运动过程中会产生弹性形变与振动,这就给机械臂的定位、轨迹跟踪带来了困难,因此对其振动抑制的研究具有重要意义.本文利用假设模态法对单连杆柔性机械臂系统进行建模,通过李雅普诺夫直接法实现了闭环系统的稳定性.由于一些实际问题对控制系统的状态量有特殊要求,因此采用正切函数形式的障碍李雅普诺夫策略来处理输出约束问题,之后利用神经网络控制方法来逼近系统的不确定性,通过李雅普诺夫法对闭环系统的稳定性进行了分析,并基于Matlab平台设计仿真、基于Quanser实验平台进行实验,对控制器的控制性能进行了验证.

关键词：柔性机械臂、输出约束、神经网络控制、Quanser实验平台、假设模态法

所属期刊栏目：10

分类号：TP273;TP183(自动化技术及设备)

资助基金：中央高校基本科研业务费FRF-BD-17-002A

在线出版日期：2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：695-705