机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制

摘要：

采用一类具有“小误差放大、大误差饱和”功能的非线性饱和函数来改进传统重复学习控制(Repetitive control,PC)机器人系统动力学控制,形成一类新的非线性分散重复学习控制(Nonlinear decentralized repetitive control,NRC),使得在不增加驱动力矩的条件下获得了更快的响应速度和更高的轨迹跟踪精度.应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性.三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的非线性分散重复学习控制具有良好的控制品质.

关键词：机器人控制、轨迹跟踪、重复学习控制、分散控制、全局渐近稳定性

所属期刊栏目：37

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1264-1271