自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)外文翻譯--輸入力矩受限的機(jī)器人魯棒自適應(yīng)控制-其他專(zhuān)業(yè)(文件)
【正文】 ? ? ? ? ?? ? ? ?22??M k f k M q k f k? ,if ??cuk 被選定為 ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ?2 2 1 2? ??csu k T M q k L I f k f k q k?? ? ? 然后 Δ(k) = 0,再 (9) 可以被寫(xiě)作 ? ? ? ? ? ?221s k L f k s k? ? ? ? ? ? ? ? ?221s L f k s k? ? ? (10) 當(dāng)在所有物 2 ? ?2f k I?? ? ?2f k I?? as Ts → 0 在一個(gè)緊湊的設(shè)置 ? ?,qq? ?,qq , 在一個(gè)小樣本時(shí)間 Ts 中可以選擇不平等 ? ?22 1L f k ? 可以得到滿(mǎn)足。因此， ??cuk設(shè)計(jì)為 ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ? ? ?2 2 1 2? ? ?csi i iu k T M k L I f k f k q k kk T y k k???? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?2 2 1 2? ? ?csu k T M k L I f k f k q k k?? ? ? ? (11) 當(dāng) ???k 是 Δ(k)的估計(jì)值 . 假設(shè) Δ(k)能夠的順利進(jìn)行和范圍內(nèi)，這樣它就能被近似線(xiàn)性參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任何所需的準(zhǔn)確度。 。 [14], 并且 δi (k) 表示 元素 i 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤重建差量 k δ(k) ? ? ? ? ? ?1 , Tnk k k? ? ?? ????… , . 使用補(bǔ)償控制定理 ??cuk, (9) 可以被寫(xiě)成為 ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?221M q k s k M q k L f k s k? ? ? ? ? ? ?11? ?, Tnn y k k??? ? ? ? ???? ? ? ???… (13) 在 ???i k? 是 i? 的判斷 , 并且 ? ?m a x s u pi k k? ? ?? ? ? 對(duì) ???i k? 的估計(jì)已經(jīng) 通過(guò)最小化成本函數(shù)得到了 ? ? ? ?? ? ? ?1 112 TJ s k M q k s k? ? ? (14) 把 (13)代入 (14)之后， 梯度成本函數(shù)在 (14)導(dǎo)出 ? ? ? ?1? TJ y k s k?? ? ? ?? (15) 根據(jù)該梯度下降法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重量適應(yīng)的定理可以設(shè)計(jì)為 ? ? ? ? ? ? ? ?? ?11Tk k y k s k? ? ?? ? ? ? (16) 當(dāng) α 0,那么補(bǔ)償控制定理 ??cuk在 (11)可以被寫(xiě)成為 ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?2 1 222? ? Tc ssu k M k L I f k f k q k k y kTT ?? ? ? ? (17) 鑒于這個(gè)例子 ? ? ? ?12? ? 0I f k f k? ? ? 之時(shí) ??cuk 可以簡(jiǎn)化為 ? ? ? ? ? ?21 ? Tc su k k y kT ?? 考慮一個(gè)平面，兩個(gè)環(huán)節(jié)，闡述了機(jī)械手的作為，在（ 3） (如圖一介紹 ), 其動(dòng)態(tài)可以書(shū)面明確為 ? ?1 1 1 2 1 1 12 1 22 1 2 2 2 2 21 0M M q q uh q h q qM M q q uhq? ? ???? ? ? ? ? ? ? ?????? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ??? 當(dāng) 12 21 2 3 2 4 2c os si nM M a a q a q? ? ? ? 11 1 3 2 3 22 c os 2 sinM a a q a q? ? ? 22 2Ma? 3 2 4 2s in c o sh a q a q?? 其中 2 2 21 1 1 1 1c e e c e ea I m l I m l m l? ? ? ? ?, 22 e e cea I m l?? 31cose ce ea m l l ?? , 41sine ce ea m l l ?? , 111 , 1 , 2 , 30 ,eem l m ?? ? ? ? , , ,ceI I I? ? ?and ? . 在模擬設(shè)計(jì)中，樣本時(shí)間 Ts = 2ms,初始值和參數(shù)估計(jì)和控制器的選定為 P(0) =1310 I,λ(0) = , μ0 = , 反奇異因素 ε(k) 可以被描述為 ε(k) =5 610? exp(?kTs). 根據(jù)所有物 2, 初步估計(jì)值的特征模型的系數(shù)矩陣選擇 ? ? ? ?12? ?0 2 , 0f I f I? ? ? 一個(gè)基礎(chǔ)的一系列激活函數(shù) y （ k ）項(xiàng)可以選擇，因?yàn)樵陔S機(jī)向量函數(shù)的聯(lián)系網(wǎng)， [ 16 ] ，即 ? ? ? ?? ?Ty k V X k?? (19) 與 V隨機(jī)選取矩陣和和 X(k) t神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。由于動(dòng)態(tài)的估計(jì)和隨時(shí)間變化的系數(shù)特征模型、它幾乎是不可能的，以滿(mǎn)足上述假設(shè)。 3 多變量 GSA 的控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償 離散方程 (2b)條可表示為如下 ? ? ? ? ? ? ? ?1 Tq k k k e k??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1 Tq k k k e k??? ? ? (4) 當(dāng) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?12, , , Tk f k f k k G k?? ?? ????, ? ? ? ? ? ? ? ?, 1 , , 1 TT T T Tk q k q k u k? ? ? ?, e(k)是指載體的白噪聲與零的意思 . 在 ??Gk? ≡0, ??k? and ??k? 的情況下可以減少到 ? ? ? ? ? ? ? ?12, Tk f k f k k??? ???? ? ? ? ? ? ? ? ?, 1 , , TT T Tk q k q k u k? ?? 然后元素 q(k +1) 可以表示為 ? ? ? ? ? ? ? ?1i i jq k k k e k??? ? ? (5) 當(dāng) i = 1,…,n, iq (k+1)) 是 q(k +1)的元素 i, ei(k) 是 o e(k)的元素 i， 并且θi(k) 是矩陣中的圓柱 i ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?1 1111TTTP k k k P kp k k p k k k P k k??? ? ? ?? ????? ? ? ?????????k? . 當(dāng)系數(shù)矩陣都是未知，可以估計(jì)為 ???k? =π (q(k),q(k?1),...,u(k?1),...) , (6a) 當(dāng) ???k? 是 Θ(k)在當(dāng)時(shí)估計(jì)的系數(shù)矩陣 t=kTs , and ???? 意味著 操縱者的意愿。慣性矩陣 M(q)MT(q) 0，存在兩個(gè)常數(shù)正面標(biāo)米 M 的最小值和最大值，如 minM ≤M ≤ maxM ， nuR? 是載體的指揮廣義力， ( , )Cqqq 和 G(q)是哥氏力矩和重力力矩。但這種算法有六個(gè)開(kāi)關(guān)組成，稍微復(fù)雜，而且當(dāng)真是參數(shù)不在所規(guī)定的范圍內(nèi)時(shí)，它不能給出系統(tǒng)控制品質(zhì)及其魯棒性等信息。因此控制器的設(shè)計(jì)必須考慮到關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器的有限動(dòng)能力。當(dāng)參數(shù)的估計(jì)范圍包含其真實(shí)值時(shí)，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的漸進(jìn)穩(wěn)定跟蹤；當(dāng)有干擾存在，常規(guī)參數(shù)估計(jì)自適應(yīng)控制算法不能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定控制時(shí)，本算法仍然使系統(tǒng)穩(wěn)定。 when there is interference or the estimated parameters with the true value of free parameter that is when the error system is stable. 1. MANIPULATOR DYNAMIC MODEL AND CHARACTERISTIC MODEL Consider a robotic manipulator with n degrees of freedom. The continuous Lagrange dynamic model is given by ( ) ( , ) ( )M q q C q q q G q u? ? ? Where q∈ R n and q ∈ R n are the vector of generalized joint coordinates and velocity coordinates, respectively. The inertia matrix M(q)MT(q) 0 ， and there exist two constant positive scalars M min and M max such thatminM ≤M ≤ maxM , nuR? is the vector of manded generalized force, and ( , )Cqqq and G(q) are the terms due to Carioles, Centripetal and gravity forces. In actual application, the uncertain parameters and unmodeled dynamics usually exist in the established dynamic model in (1). When the sample time sTis small enough, at instant t=k sT ?q and q can be approximated by ( ) ( 1)sq k q kq T??? and 2( 1 ) 2 ( ) ( 1 )sq k q k q kq T? ? ? ??. Respectively Using the above relationships the discretetime representat
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