【正文】 GPGPMPMPMPSPSPGP定義e和ec的論域：為各模糊子集的隸屬度的值,按照各參數(shù)模糊控制模型和各模糊子集的從屬度對應表,應用模糊規(guī)則設定參數(shù)取值表,代入式（） ()其中是之前默認好的初始PID參數(shù),為模糊控制器的這些輸出值,控制系統(tǒng)在對模糊邏輯規(guī)則的對表和計算、結果的處理,從而達到對參數(shù)的在線更正。其工作流程如圖42所示。 模糊在線校正參數(shù)流程 PID參數(shù)的模糊整定 按照上文中對二自由度運動學解的分析和數(shù)學建模，已經清晰的知道機械臂從直角坐標到極坐標的對應關系，就能夠架構一個基本的二自由度機械手臂的模糊控制算法模型。 （）在Simulink仿真環(huán)境下搭建完整控制系統(tǒng)，： Simulink仿真圖選擇期望輸入信號為 （），焦點在軸上的橢圓形軌跡。利用上面搭建的Simulink仿真圖運行程序，可得到給定軌跡曲線、跟蹤軌跡曲線、誤差軌跡曲線。二自由度機械臂是雙輸入雙輸出系統(tǒng)，一定要成立兩組模糊控制函數(shù)，來各自調節(jié)Ll,L2臂的參數(shù)。在MATLAB軟件中編寫相應的程序按表4表4表43建立PID模糊自整定變量調整系統(tǒng)。每次采選取樣的間隔為，選取模糊PID控制螺旋曲線追蹤。進行如下操作：(1)在第和第對跟蹤的軌跡增添正誤差。(2)在第和第對模糊控制器增添負干擾。(3)在第和第對系統(tǒng)輸出增添負干擾?？刂平Y果如圖: 的調整 Ki的調整 Kd的調整 軌跡跟蹤曲線 跟蹤誤差曲線 仿真結果分析 通過以上圖形的對比,我們觀察到： （1）對于控制系統(tǒng)的輸出而言，就只是單純會被輸出干擾所影響； （2）這三個外界的誤差干擾對控制器的輸出均有干擾,并且輸出有累加效應； （3）均對第二個擾動無影響,軌跡跟蹤算法與控制器的輸出的擾動沒有很大關系。 (4)第二個和第三個擾動即使其中一個是正干擾,另外一個是負干擾,但是的對這兩個干擾的反映均是正的,而的反映均是負的。 （5），紅色帶方塊虛線為機械臂實際運動軌跡；，藍色點劃線為方向跟蹤誤差。、實際輸出很接近理想輸出，而且在響應速度上也很快。跟蹤誤差曲線的幅值很小（平穩(wěn)運行階段），能夠滿足性能指標要求。 按照以上的仿真結果可知，模糊控制不僅能夠把控制系統(tǒng)中的各種擾動處理好，而且還能讓控制系統(tǒng)以一種更加穩(wěn)定的狀態(tài)來運行下去。因此，應用模糊PID控制方法可以達到很好的控制效果。總結實際生活生產中，所面臨的系統(tǒng)極少會是純粹的線性系統(tǒng)，可以肯定地說，任何投入實際生產運行的系統(tǒng)都會或多或少地具有非線性因素。所謂的線性系統(tǒng)只是為了研究對象的控制問題所作的合理簡化。因此，對非線性系統(tǒng)理論的了解和學習，有助于培養(yǎng)正確的認識觀，同時掌握一些實際有效的處理非線性問題的方法。通過對機械臂控制系統(tǒng)的全面研究與學習，討論了經典PID控制的與模糊PID控制理論的差異，特別是對機械臂的控制情況，理論與原理進行了多方面的研究，得出了它在空間運動的軌跡表達式是一個非線性的函數(shù)，就只能用模糊控制理論的對其建模，研究以及控制，在MATLAB仿真軟件的環(huán)境下，用PID模糊控制來研究此次非線性的多自由度的機械臂，更加深刻的區(qū)別了兩種理論下的使用情況，一切從實際出發(fā)，理論聯(lián)系實際，并將仿真與實踐相結合，使得對控制的學習有一個更高的認識！致謝 衷心感謝趙熙臨老師的耐心指導，還有趙老師實驗室所有的師哥師姐們的耐心答疑，給了我很大的幫助。感謝我身邊的朋友和同學尤其是要感謝這么多年支持我的室友何晶晶，姚亮同學，不論在生活還是學習中都給了我非常大的鼓勵和支持，向他們表達誠摯的謝意。其實我最應該感謝的是我的爸爸媽媽，從小到大他們就一直對我抱有殷切希望，一直在我身后給予我不僅僅是物質上更是精神上的支持，讓我勇敢走到現(xiàn)在。參考文獻[1] . Fuzzy Sets[J].Information and Control, 1965, 8。[2]竇振中，模糊邏輯控制技術及其應用。北京航空航天大學出版社，2001. 10。[3]叢爽、李澤湘，實用運動控制技術。電子工業(yè)出版社。[4][美]Saeed B. Niku編著，孫富春、朱紀洪、劉國棟等譯。機器人學導論，電子工業(yè)出版社，2004年1月。[5]劉金餛，先進PID控制MATLAB仿真。電子工業(yè)出版社，2005年8月。[6]連瑞敬、林百福，機械手臂運動控制的自組織模糊控制器。夏北科技大學學報，第三十八之一期。[7]謝存禧 機器人技術及其應用〔M]，北京:機械工業(yè)出版社，2012, 2955.[8]Liu X J, Wang Q M. Kinematics, dynamics and dimensional synthesis of a novel 2dof translational manipulator[幾Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2004, 41:205224.[9] Kim J I39。. Task based kinematic design of a twodof manipulator with a parallelogram fivebar link mechanism [J], Mechatronics, 2006, 16:323329.[10]Sadati N, Ghadami R. Adaptive multimodel slidingmode control of robotic manipulators using soft puting[J]，Neuroputing, 2008, 71(13一15): 27022710.[11]Su Y X, Vicente P V Globala symptotic saturated output feedback control of robot manipulators [C], Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, Chongqing, China, 2008: 34453450[12]Liuzzo S, Tomei P A. Global adaptive learning control for robotic manipulators [J],Automatica, 2008, 44(5): 13791384. [13]Purwar S, Kar L N, Jha A N. Adaptive output feedback tracking control of robot manipulators using position measurements only [J], Expert Systems with Applications,2008, 34(4): 27892798.[14]Noureddine Q Amarq Kamel B. Observer based adaptive control of robot manipulators:Fuzzy systems approach明，Applied Soft Computing, 2008, 8(1): 778787.[15]居鶴華，付榮 基于GA的時間最優(yōu)機械臂軌跡規(guī)劃算法[[J]，控制工程，2012, 19(5):472477.[16]胡浚濤，李亞榮，[[J]，儀表技術，2013, 4(4):2729.[17]王啟明，汪勁松 二移動自由度并聯(lián)操作臂的動力學建模團，清華大學學報(自然科學版)，2002, 42(11): 14691472.[18]劉善增 平面二自由度并聯(lián)機器人的動力學設計[[J]，機械科學與技術，2008, 27(2):230240.[19]陳國棟，賈培發(fā) 基于擴張狀態(tài)觀測器的機器人分散魯棒跟蹤控制[[J]，自動化學報，2008, 34(7): 828832.[20]劉金餛，孫富春 滑模變結構控制理論及其算法研究與進展閉，控制理論與應用，2007, 24(3): 407418.[21]李國勇，智能控制及其MATLAB實現(xiàn)。電子工業(yè)出版社，2006年2月。[22]朱仁峰譯，精通MATLAB7，清華大學出版社，2006年5月。[23]吳洪鑫，:1。[24]世界儀器儀表的發(fā)展趨勢。[25]呂劍虹，模糊PID控制器及在汽溫控制系統(tǒng)中的應用(，1995,15(l):1622。[26]吳宏鑫，基于對象特征模型描述的智能控制。自動化學報，1999. 25(1) :90[27]世界工業(yè)重點行業(yè)發(fā)展動態(tài)20032004第十六章。[28]徐方 工業(yè)機器人產業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展[J]機器人技術與應用 2007 9 24 [29]易林 太空機器人到底長啥樣 太空探索 [30]吳振彪 工業(yè)機器人[M]武漢 華中科技大學出版社 :7172.[31]劉金餛 機器人控制系統(tǒng)的設計與MATLAB仿真[M]，北京:清華大學出版社，2008.[22]郝瑩，袁浩，王君，楊劍 二自由度機器人軌跡控制的研究[[J]，實驗技術與管理，2009,26(8): 2628.