工礦自動化論文_機械手臂的多模型預(yù)測控制-預(yù)覽頁
【正文】 iju k j u k u k j???? ? ? ? ? ? (6) 式中 ， ()iu k j??代表 未來 第 j時刻的 控制增量， j=0,..., M1。0],0,0) ([。 令 ()iUk? 前的矩陣 為 iF ，則式（ 7） 為 0( 1 ) ( 1 ) ( )im i i iY k Y k F U k? ? ? ? (8) 由于 機械手臂 本身存在 模型誤差， k時刻 的 預(yù)測模型的輸出值 yim(k)與實 輸 際輸出值 y(k)肯定 存在誤差e(k)。到 下一時刻進行類似的優(yōu)化得到 ( 1)iuk??。 圖中 權(quán)重函 數(shù)的值 隨著 機械手臂工作條件的變化而變化，從而實現(xiàn)對局部控制器的軟切換。 Step2：在每個子空間內(nèi)對機械手臂的機理模型在平衡點線性化，并離散化得到離散的線性子模型。 3 仿真研究 考慮到很多機械手臂系統(tǒng)，比如， 焊接 機械手 臂、 圖 2 機械手臂的 MMPC 結(jié)構(gòu) 控 制 器 1控 制 器 2控 制 器 n對 象...參考信號輸 出u1u2unu—子 模 型 1子 模 型 2子 模 型 n...權(quán) 重 函 數(shù) 1權(quán) 重 函 數(shù) 2權(quán) 重 函 數(shù) n...多 模 型 控 制 器權(quán) 重 調(diào) 節(jié)P D C 5 搬 運 機械手臂 等的 工作方式 主要 是從一個工 作 點變化到另一個工作點 ， 例如點焊、碼垛、卸碼垛和將貨物舉起等，并且要求 機械手臂 盡快而無超調(diào)地實現(xiàn)工作點 之間的運動。在設(shè)計局部 預(yù)測 控制器2 時，預(yù)測時域取 為 60， 控制時域取 為 8。本文采用軟切換方 式，即利用權(quán)重函數(shù)對局部控制器進行切換，可使系統(tǒng)的輸出比較平滑。 當(dāng)工作點 從 變化到 時，局部控制器 1 對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)的數(shù)值為 1，局部控制器 2 對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)的數(shù)值為 0，局部控制 器 1 為全局控制器。這就達到了機械手臂工作點之間移位要快、動作平穩(wěn)、定位準(zhǔn)確的控制目標(biāo)。從圖中可以看出，當(dāng)設(shè)定值變化時，系統(tǒng)的輸出振蕩劇烈，有嚴重的超調(diào)，說明單一的 PD 控制器不能保證 系統(tǒng) 在 整個工作空間內(nèi)有良好的控制品質(zhì)。例如焊接機械手臂 、碼垛機械手臂 的 響應(yīng) 速度加快 ， 實時性得到增強 ， 工作效率就會顯著提高 。 該 算法 適用于 焊 接機械手臂、搬運機械手臂等工業(yè)領(lǐng)域 中的機械手臂。 參考文獻 : [1] SK Dwivedy, Peter Eberhard. Dynamic analysis of flexible manipulators, a literature review[J]. Mechanism and Machine Theory, 2021, 41(7):749777. [2] 史先鵬 ,劉士榮 . 機械臂軌跡跟蹤控制研究進展 [J].控 制工程 ， 2021， 18(1):116122. [3] Ning Li, Shaoyuan Li, Yu Geng Xi. Multimodel predictive control based on the Takagi–Sugeno fuzzy models: a case study[J].Information Sciencs, 2021, 165(34): 247263. [4] , , . Multiple model modeling and predictive control of the pH neutralization process[J].International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 2021, 5(7):11701179. [5] 王世虎 ,沈炯 ,李益國 . 多模型控制方法及研究進展[J].工業(yè)儀表與自動化裝置 ， 2021， (1):1317. [6] Kamel Mohamed, Mohammed Chadli. Unknown Inputs Observer for a Class of Nonlinear Uncertain Systems: An LMI Approach[J].International Journal of Automation and Computing, 2021, 9(3):331336. [7] , , . Fuzzy regulators and fuzzy observers: Relaxed stability conditions and LMIbased designs[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1998, 6(2):250–265. [8] 董飛 ,陳夕松 . 多模型預(yù)測控制的應(yīng)用研究 [D].東南表 2 控制方法的控制性能比較 7 大學(xué) ， 2021. [9] 潘天紅 ,李少遠 . 基于局部學(xué)習(xí)策略的非線性系統(tǒng)多模型建模與控制 [D].上海交通大學(xué) ， 2021.
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