工礦自動(dòng)化論文_機(jī)械手臂的多模型預(yù)測(cè)控制(已修改)
2025-06-21 20:04 本頁面
【正文】 1 機(jī)械手臂的多模型預(yù)測(cè)控制 摘要 ： 針對(duì)機(jī)械手臂的非線性特點(diǎn)，提出 了基于隸 屬度函數(shù)的多模型預(yù)測(cè)控制方法。首先 根據(jù)機(jī)械手臂的特點(diǎn)，選擇合適的調(diào)度變量， 將 機(jī)械手臂 的工作空間劃分為若干個(gè) 工作 子 空間，在每個(gè)子空間內(nèi)的平衡點(diǎn) 處 對(duì)機(jī)械手臂進(jìn)行線性化處理，得到 相應(yīng)的線性子 模型，從而得到 機(jī)械手臂 的多模型表示；其次 針對(duì) 每個(gè)線性 子 模型設(shè)計(jì) 局部預(yù)測(cè)控制器 ，使其在相應(yīng)的子空間內(nèi)達(dá)到 控制要求 ；最后選擇 梯形 隸屬度函數(shù) 與 局部 預(yù)測(cè) 控制器進(jìn)行加權(quán)求和 獲得 全局 多模型預(yù)測(cè) 控制器 ， 對(duì)機(jī)械手臂進(jìn)行控制。仿真結(jié)果表明， 當(dāng)系統(tǒng)的工作條件在大范圍變化時(shí)， 全局 多模型預(yù)測(cè)控制器的控制性能遠(yuǎn)優(yōu)越于 常規(guī) PD控制器，可以達(dá)到預(yù)期的控制目的 ，而且多模型預(yù)測(cè)控制算法設(shè)計(jì)較簡(jiǎn)單，具有較高的 應(yīng)用 價(jià)值。 關(guān)鍵字： 多模型， 預(yù)測(cè)控制； 梯形 隸屬度函數(shù)；機(jī)械手臂 中圖分類號(hào)： TP 24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ： A Multimodel Predictive Control of Robot Manipulator Abstract: A multimodel predictive control method is proposed for nonlinear robot manipulator based on membership function. An appropriate scheduling variable was selected according to the characteristics of robot manipulator。 the operation space of the system was divided into several subspaces。 robot manipulator was linearized at each equilibrium point in each subspace。 local models were built in each subspace。 and the multiple model presentation of the robot manipulator was developed. Then, local predictive controllers were designed according to control requirements. Finally, the local controllers were bined by trapezoidal functions into a global controller to control robot manipulator. The simulation results show that for robot manipulator with a wide operating range, the global multimodel predictive controller based on membership functions is superior to conventional PD controller, and realizes the desired control performance, and multimodel predictive control is relatively simple and is of high application value. Keywords: multimodel。 predictive control。 membership functions。 robot manipulator 0 引 言 1機(jī)械手臂可以 幫助人們 完成 危險(xiǎn) 的、 單調(diào)的和乏味的工作 [1]， 因此在工業(yè)、醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用 。 然而 它 是一個(gè)高度非線性 的復(fù)雜系統(tǒng)， 存在著參數(shù)攝動(dòng)、外界干擾 以 及未建模動(dòng)態(tài)等不確定性 [2]，實(shí)現(xiàn)對(duì)其精確控制 并 不容易 。 為了能對(duì) 它 進(jìn)行良好的控制， 包括 PID 控制 、 模糊控制 、 魯棒控制、 自適應(yīng)控制 在內(nèi)的多種控制技術(shù)都在機(jī)械手臂上做過嘗試 。但這些方法都有其不足： PID 控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但它依賴模型的參數(shù)， 當(dāng)機(jī)械手臂的工作條件改變 引起模 型參數(shù)變化時(shí)， PID 控制不能在線整定參數(shù)，難以 滿足系統(tǒng)的控制要求； 模糊控制的控制精度低 ，控制規(guī)則確定之后，在控制過程中就不能進(jìn)行修正； 魯棒控制要求系統(tǒng)的不確定性要在一定范圍內(nèi)，當(dāng)系統(tǒng)的不確定性超出這個(gè)范圍，其控制品質(zhì)就會(huì)明顯下降； 自適應(yīng)控制需要在線辨識(shí)機(jī)械手臂的參數(shù)，因此 計(jì)算復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差 。 由多模型方法和預(yù)測(cè)控制相結(jié)合構(gòu)成的多模型預(yù)測(cè)控制 (MMPC)方法，兼有兩者的優(yōu)點(diǎn) [3,4]， 它 有較強(qiáng)的模型寬容性 ，用較少的模型 數(shù)量 就能 獲得滿意的控制效果 [5]，在保證控制精度的前提下使系統(tǒng) 的設(shè)計(jì)較 2 簡(jiǎn)單。 本文針對(duì)直流電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的單桿機(jī)械手臂系統(tǒng)，采用基于隸屬度函數(shù) 的 MMPC方法 對(duì)其建模并設(shè)計(jì)全局控制器， 用兩個(gè)線性子
畢業(yè)設(shè)計(jì)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1