机械臂轨迹跟踪优化控制论文(优秀3篇)
机械臂轨迹跟踪优化控制论文 篇一
随着机械臂在工业领域的广泛应用，对其轨迹跟踪控制的研究也愈发重要。本文基于控制理论，提出了一种机械臂轨迹跟踪优化控制方法，旨在提高机械臂的运动精度和稳定性。
首先，我们分析了机械臂轨迹跟踪控制的问题。由于机械臂的非线性特性和外部干扰，传统的控制方法难以实现良好的轨迹跟踪效果。因此，我们需要一种优化控制方法来克服这些问题。
接着，我们介绍了本文提出的机械臂轨迹跟踪优化控制方法。该方法基于模型预测控制（MPC）理论，通过对机械臂的动力学模型进行建模和预测，实现对轨迹的优化跟踪。具体来说，我们将机械臂的运动过程分为离散时间段，并在每个时间段内通过求解优化问题来确定机械臂的轨迹。通过不断迭代优化问题，我们可以实现对机械臂轨迹的优化跟踪。
然后，我们详细介绍了机械臂轨迹跟踪优化控制方法的实现步骤。首先，我们根据机械臂的动力学模型建立优化问题，并利用数值优化方法求解得到最优解。然后，我们将最优解作为控制器的输入，实现对机械臂的轨迹跟踪。最后，我们通过仿真实验验证了该方法的有效性和性能。
最后，我们对机械臂轨迹跟踪优化控制方法进行了总结和展望。通过实验结果的分析，我们发现该方法能够有效提高机械臂的轨迹跟踪精度和稳定性。未来，我们可以进一步研究改进该方法的性能和应用范围，以满足不同实际场景的需求。
综上所述，本文提出了一种基于模型预测控制的机械臂轨迹跟踪优化控制方法，并进行了详细的实现和验证。该方法在提高机械臂轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的优势，为机械臂的应用和发展提供了有力的支持。
机械臂轨迹跟踪优化控制论文 篇二
随着机械臂在工业生产中的广泛应用，对其轨迹跟踪控制的研究变得越来越重要。本文针对机械臂轨迹跟踪的问题，提出了一种新的优化控制方法，旨在提高机械臂的运动精度和稳定性。
首先，我们分析了机械臂轨迹跟踪控制的难点和挑战。由于机械臂的非线性特性和外部干扰，传统的控制方法往往难以实现准确的轨迹跟踪。因此，我们需要一种优化控制方法来提高机械臂的轨迹跟踪性能。
接着，我们介绍了本文提出的机械臂轨迹跟踪优化控制方法。该方法基于模型参考自适应控制（MRAC）理论，通过对机械臂的建模和预测，实现对轨迹的优化跟踪。具体来说，我们将机械臂的动力学模型和轨迹参考模型进行比较，并根据误差信息来调整控制输入，从而实现对机械臂轨迹的优化跟踪。
然后，我们详细介绍了机械臂轨迹跟踪优化控制方法的实现步骤。首先，我们利用机械臂的动力学模型进行系统建模，并根据模型参考自适应控制理论设计控制器。然后，我们通过仿真实验验证了该方法的性能和有效性。
最后，我们对机械臂轨迹跟踪优化控制方法进行了总结和展望。通过实验结果的分析，我们发现该方法能够有效提高机械臂的轨迹跟踪精度和稳定性。未来，我们可以进一步研究改进该方法的性能和应用范围，以满足不同实际场景的需求。
综上所述，本文提出了一种基于模型参考自适应控制的机械臂轨迹跟踪优化控制方法，并进行了详细的实现和验证。该方法在提高机械臂轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的优势，为机械臂的应用和发展提供了有力的支持。
机械臂轨迹跟踪优化控制论文 篇三
机械臂轨迹跟踪优化控制论文
1引言
滑模变结构控制方法比较适合于机械臂的控制。这主要是因为滑模变结构控制对一类有外界干扰和参数变化具备某种不变性，或称完全鲁棒性，这对于机械臂的控制非常有利，它可以削弱由于负载变化或随机干扰对系统控制性能的影响。但是，滑模控制作为一种不连续的控制方法，不可避免地会引起系统的“抖振”问题。抖振及其削弱问题是研究变结构控制的主要内容之一，因为一方面它将引起稳态误差，从而大大影响变结构系统的品质;另一方面它不停地消耗系统的能量，并可能激发系统的振荡［1］。趋近律方法是消除抖振最为有效的方法。采用趋近律设计方法能够有效地减弱滑模控制中的抖振问题［2］。本文在对机械臂的动力学特性和常用的指数趋近律的优点及缺点进行深入分析的基础上，利用饱和函数连续变化的特点，设计了一种新型改进趋近律，并给出了基于改进趋近律的机械臂滑模控制策略，以克服指数趋近律造成的系统在由切换带向原点运动时，不能趋近于原点而是趋近于原点附近抖振的缺点，同时保证了机械臂控制的快速跟踪性能。通过仿真比较表明:新的趋近律具备更好的趋近特性和收敛特性。
2机械臂的数学模型
建立机械臂的动态数学模型，通常采用以下两种方法［3］:①牛顿一欧拉方程，对于多关节的机械臂来讲，利用这种方法建立数学模型的关键是处理好各关节驱动力和各关节连杆位移之间的相互耦合关系，但是关节较多时，处理这种关系非常不容易。②拉格朗日动力学方程，该方程为能量的平衡方程，其更适合于分析相互约束下的多个连杆运动。基于拉格朗日运动学建立的n关节机械臂的动态方程为［4］:M(q)¨q+C(q，歲)歲+G(q)=u(t)+f(t)(1)式中q，歲，¨q∈Rn分别为位置矢量、速度矢量和加速度矢量;M(q)∈Rn×n为正定惯性矩阵;C(q，歲)∈Rn×n为离心力和哥氏力矩阵;G(q)∈Rn为作用在关节上的重力项矢量;u∈Rn为关节控制力矩;f∈Rn是外部扰动信号，具体包括建模误差，参数变化以及其他不确定因素。上述机械臂动力学方程具有以下两个特性:1)M(q)为对称正定矩阵;2)歁－2V为斜对称矩阵;此两个特性保证了机械臂系统的可控性和渐近稳定性。
3趋近律设计
在滑模控制系统中，系统的运动可分为两个阶段，分别为趋近运动阶段和滑模运动阶段。系统从任意初始状态趋向切换面，直到到达切换面的运动称为趋近运动，即趋近运动为s→0的过程［5］。根据滑模控制原理，滑模可
4控制律设计
机械臂滑模控制系统的结构设计如下图2所示。
4．1滑模面设计
取机械臂关节角位置的期望值qd为指令，e=qd－q为误差信号，设计滑模面为［8］:s=歟+Ce，C=diag(c1，…，cn)，ci＞0(6)对于式(6)，当系统到达滑模面后，对给定的任意初始状态e(0)，系统将稳定并在有限时间内到达平衡点。此外，通过设计常数矩阵C，可使控制系统具有较好的动态品质［9］。
4．2控制律设计
以n关节机械臂为控制对象，不考虑建模误差和外部扰动，则系统的名义模型为［10］:
5系统仿真
为了验证控制算法的正确性和性能，本文选取了某二关节机械臂作为控制对象，进行了相关仿真研究。仿真利用Matlab7．1中的Simulink进行。由于机械臂的数学模型及控制律较为复杂，因此在仿真中使用了S－函数，分别对其动力学模型模块和控制律模块进行设计。其仿真流程如图3所示。本文提出的滑模变结构控制方法的控制效果又与滑模面的设计及趋近律的参数选择密切相关。为解决这个问题，可以考虑引入模糊规则、神经网络学习等算法等工具来进行参数寻优，以进一步提高滑模控制的效果。
6结束语
本文在传统滑模变结构控制趋近律的基础上，利用饱和函数连续变化的特点，提出一种改进的趋近律，基于改进趋近律设计了相应的机械臂滑模控制策略，并进行了仿真比较，对其控制效果进行了相关的验证。滑模控制由于其对有界干扰和参数变化具有不敏感性，使得其可以应用到机械臂的控制系统中。仿真结果表明:根据改进的趋近律设计的滑模控制策略具有很好的收敛性和抗干扰性能，该方法具有一定的使用价值。
