本文關(guān)鍵詞： 滑�？刂� 采摘機(jī)器人 位置跟蹤 不確定 RBF網(wǎng)絡(luò) 抖動　出處：《農(nóng)機(jī)化研究》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對水果采摘機(jī)器人關(guān)節(jié)伺服存在不確定性及其上界值無法測量等問題,提出了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)的滑模變結(jié)構(gòu)控制策略,通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對不確定性的上界進(jìn)行自適應(yīng)預(yù)測,進(jìn)一步改進(jìn)了控制器的效果。在Mat Lab中進(jìn)行仿真試驗,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的基于上界已知的滑�？刂破飨啾�,本文所提出的基于RBF網(wǎng)絡(luò)的滑模變結(jié)構(gòu)控制策略具有位置控制精度高、收斂速度快及抖動抑制能力強等特點,控制效果得到了進(jìn)一步的提高。
[Abstract]:A sliding mode variable structure control strategy based on RBF neural network is proposed to solve the uncertainty of joint servo of fruit picking robot and the unmeasurable upper bound value. The RBF neural network is used to realize adaptive prediction of the upper bound of uncertainty, which further improves the effect of the controller. The simulation experiment is carried out in Mat Lab. The results show that compared with the traditional sliding mode controller based on upper bound, the sliding mode variable structure control strategy proposed in this paper based on RBF neural network has high precision of position control. The speed of convergence and the ability of jitter suppression are fast, and the control effect has been further improved.
【作者單位】： 河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71371172) 航空科學(xué)基金項目(2012ZG55023) 河南省高等學(xué)校重點科研項目(15A520105)
【分類號】：S225.93;TP242
【正文快照】： 0引言隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器人被廣泛應(yīng)用于水果采摘中來代替人類的體力勞動[1-2]。水果采摘通常采用關(guān)節(jié)型機(jī)器,是一種具有非線性、多輸入多輸出的開式串聯(lián)結(jié)構(gòu)的機(jī)器人,通過各個關(guān)節(jié)伺服控制系統(tǒng)對各關(guān)節(jié)的位姿控制來實現(xiàn)采摘機(jī)器人末端執(zhí)行器(采摘工具等)的位姿控制[3]

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本文編號：1473766