本文關(guān)鍵詞：6自由度焊接機(jī)械臂的智能控制方法研究

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的控制方法已經(jīng)不能夠滿足工業(yè)上控制精度的要求。然而,隨著相應(yīng)的技術(shù)理論完善與成熟,高級(jí)的機(jī)器人控制對(duì)控制器處理能力的要求逐漸的被滿足,軟硬件技術(shù)的支持使得研究機(jī)器人動(dòng)態(tài)控制可實(shí)現(xiàn)性成為現(xiàn)實(shí)。同時(shí),人們還結(jié)合機(jī)器人控制的特點(diǎn)和要求,研究各種新的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)的適用性,如流水線、多處理器、精簡(jiǎn)指令集等�？偟膩�(lái)說(shuō),高級(jí)的機(jī)器人智能控制方法的軟硬件基礎(chǔ)已經(jīng)具備,重要的是人們?nèi)绾窝芯啃碌乃惴ê蛯?shí)現(xiàn)方式。本文首先介紹了焊接機(jī)械臂的數(shù)學(xué)模型。運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)都從兩個(gè)角度進(jìn)行分析,采用D-H法建立運(yùn)動(dòng)學(xué)方程;通過(guò)相關(guān)的計(jì)算建立了拉格朗日方程。接著分析了機(jī)械臂的傳統(tǒng)的控制方法—PID控制算法,同時(shí)探討了其優(yōu)點(diǎn)與局限性。然后針對(duì)動(dòng)力學(xué)模型存在建模誤差,研究了機(jī)械臂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法,對(duì)該算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入的探究,并分析了其穩(wěn)定性。最后針對(duì)系統(tǒng)存在摩擦和外界不確定因素的干擾,研究了機(jī)械臂的模糊自適應(yīng)控制方法,討論了該算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)Matlab/Simulink的仿真實(shí)驗(yàn),機(jī)械臂傳統(tǒng)的控制方法,基本能夠?qū)崿F(xiàn)軌跡跟蹤,但誤差較大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在考慮了建模誤差的因素后,軌跡跟蹤誤差有了明顯的提高。模糊控制算法相對(duì)傳統(tǒng)的PID控制,軌跡跟蹤的效果十分的理想,基本實(shí)現(xiàn)了軌跡的準(zhǔn)確跟蹤。
【關(guān)鍵詞】：焊接機(jī)械臂 軌跡跟蹤控制 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制算法
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TG409
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 研究對(duì)象的背景及簡(jiǎn)介10-11
• 1.2 焊接機(jī)械臂目前的研究進(jìn)展11-13
• 1.2.1 國(guó)外對(duì)焊接機(jī)械臂的探究與進(jìn)展11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)對(duì)焊接機(jī)械臂的探究與進(jìn)展11-12
• 1.2.3 焊接機(jī)械臂的發(fā)展趨勢(shì)12-13
• 1.3 機(jī)械臂軌跡跟蹤控制的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 本文研究的內(nèi)容與意義16-18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 第2章 機(jī)械臂模型的建立與系統(tǒng)分析19-40
• 2.1 機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析19-29
• 2.1.1 機(jī)械臂的位置與姿勢(shì)的描述19-21
• 2.1.2 坐標(biāo)變換和齊次坐標(biāo)21-23
• 2.1.3 機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程23-29
• 2.2 機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)分析29-34
• 2.2.1 機(jī)械臂的正動(dòng)力學(xué)分析29-32
• 2.2.2 機(jī)械臂的逆動(dòng)力學(xué)分析32-34
• 2.3 機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)動(dòng)力學(xué)仿真分析34-39
• 2.3.1 機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真34-37
• 2.3.2 機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)仿真37-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第3章 機(jī)械臂PID控制算法的研究分析40-50
• 3.1 PID控制原理簡(jiǎn)介40-41
• 3.2 機(jī)械臂的PD控制41-43
• 3.2.1 獨(dú)立的PD控制41-42
• 3.2.2 具有重力補(bǔ)償?shù)腜D控制42-43
• 3.3 機(jī)械臂的PID控制43-44
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)44-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 機(jī)械臂RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的研究分析50-67
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介50-56
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展50
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理50-52
• 4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法52-56
• 4.2 基于PD控制的計(jì)算力矩法56-57
• 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制57-63
• 4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理的簡(jiǎn)介57-58
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法58-60
• 4.3.3 機(jī)械臂RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的實(shí)現(xiàn)60-63
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)分析63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第5章 基于模糊控制算法的機(jī)械臂研究分析67-82
• 5.1 模糊控制理論的介紹67-74
• 5.1.1 模糊控制理論的發(fā)展歷史67
• 5.1.2 模糊控制理論的基本概念67-68
• 5.1.3 模糊控制器的構(gòu)成與原理68-74
• 5.2 模糊自適應(yīng)控制算法的實(shí)現(xiàn)74-78
• 5.2.1 多輸入所輸出的模糊邏輯系統(tǒng)（MIMO-FLS）74-75
• 5.2.2 機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型及性質(zhì)75
• 5.2.3 機(jī)械臂模糊自適應(yīng)控制算法的實(shí)現(xiàn)75-78
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)78-81
• 5.4 本章小結(jié)81-82
• 結(jié)論82-84
• 參考文獻(xiàn)84-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果88-89
• 致謝89-90

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：624503