毕业论文

打赏
当前位置: 毕业论文 > 自动化 >

MATLAB 机器人的自适应迭代学习控制(2)

时间:2018-05-07 21:02来源:毕业论文
节的驱动力矩,使得其能够更快、更准确的完成目标。 常用的机器人控制有迭代学习控制、PID 控制、自适应控制、基于模型的控制等。 以下是对它们在机


节的驱动力矩,使得其能够更快、更准确的完成目标。
常用的机器人控制有迭代学习控制、PID 控制、自适应控制、基于模型的控制等。
以下是对它们在机器人控制方面的先关描述[1]

(1)迭代学习控制:作为机器人轨迹控制最典型案例[2]
,是迭代学习控制的特点
已在前文多次提及。
(2)PID控制:这种控制方法无需建模,容易实现,但由于需要较多的控制能量,
以及控制效果的不理想,正渐渐被其它方法取代[3]

(3)自适应控制:与其它控制方法相比较,它在被控对象以及外部干扰发生动
态变化时拥有良好的适应性。但同时,它对实时性有较高的要求,当在线辩识参数又
需要大量的运算,这都大大提高了它的复杂成度。尤其是参数不确定时,自适应系统
的缺陷就更加明显了。
(4)基于模型的控制:顾名思义,此类控制方法是通过数学建模来实现控制的。
通过对机器人结构的分析,建立动力学方程,将机械参数代入后,通过计算力矩法、
最优控制法等方法实现控制。但由于机器人系统的复杂性,很难完成精确建模,使得
此类方法难以实现。
由于建立机器人的精确数学模型难以实现,因此在理论研究时,我们常把实际工
程中的一些不确定因素忽略。这些因素既有参数的不确定(如物体重量、机械手的相
关数据等),还有非参数的不确定(比如动/静摩擦力等),以及外部工作环境等诸多因素。  
1.2 机器人的广泛应用
机器人作为 20 世纪的一项重要工业技术发明,最早由美国 Consolideted Control
公司于 1958 年研制成功。诞生至今已有半个多世纪的时间,借着第三次科技革命浪
潮迅猛发展,目前已在发达国家的诸多领域得到广泛应用。
从应用领域来看,机器人的种类繁多,各行各业均有应用。从应用程度上进行划
分,可以将机器人分为两大类:一类是工业机器人,一类是新型机器人。
作为第一个出现机器人的领域,在生产中,用于工业的机器人一直处于较高的水
平。目前,工业机器人主要运用在机械、电子、塑胶、汽车及其零部件等各主要产业
领域。其中,汽车制造业占了约占工业机器人总量的一半,作为工业机器人的传统领
域,工业机器人已成为汽车生产中的关键智能化设备。在所有的主要汽车制造工艺如
焊接,喷漆,冲压,发动机和变速器的制造和总装作业车间中均有的大量使用。图1.2.1
即为焊接中,工业机器人的运用 除了汽车领域,传统行业中的的机械加工也大量使用工业机器人,这其中包括铸
造、锻造、切削、刨铣、表面处理等许多方面。工业机器人以其高精度和稳定的质量
水平受到越来越多人的欢迎。 随着 IT 行业的兴起,电子行业也得到了极大地发展,手机、随身听、mp4、笔
记本电脑等电子产品的热销更是给电子装配行业带来了大量的订单。但由于人工装配
时,工作枯燥、精度要求高,员工面对复杂结构,长期重复性劳动无疑会带来生产效
率和合格率的下降。为解决这些问题,许多企业选择引入工业机器人以提高电子元件
的自动攒装率。从产业转型看,为了规避越来越高的人力成本,电子行业必将广泛使
用工业机器人,成为机器人应用程度仅次于汽车的第二大行业。
随着科学技术的飞速发展,除了在工业领域的大规模应用,机器人也逐步向高精
尖端和日常生活这两极发展。一方面,核能运用、航空航天、医疗、海底探测等高科 MATLAB 机器人的自适应迭代学习控制(2):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_15041.html
------分隔线----------------------------
推荐内容