本文關(guān)鍵詞： 優(yōu)化匹配組合算法 迭代學(xué)習(xí)控制 初次迭代控制信號 H_∞控制 反饋線性化　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著工業(yè)機(jī)器人在自動化制造系統(tǒng)中的應(yīng)用,人們對作業(yè)任務(wù)快速變化的高效控制提出了很高的要求。迭代學(xué)習(xí)控制(Iterative Learning Control,簡稱ILC)是針對這種精確控制任務(wù)而提出的,通過重復(fù)作業(yè),這種控制方法可使跟蹤誤差沿整個(gè)作業(yè)區(qū)間不斷減小。然而,ILC實(shí)現(xiàn)參考軌跡完全跟蹤,依賴于參考軌跡、干擾和系統(tǒng)動態(tài)過程的重復(fù)性;一旦作業(yè)任務(wù)(參考軌跡)發(fā)生變化,前期作業(yè)過程中學(xué)習(xí)累積的控制信號將無效,必須重新學(xué)習(xí)。因此,本文針對ILC的作業(yè)任務(wù)改變時(shí)必須重新學(xué)習(xí)的問題,提出了一種基于軌跡基元匹配的ILC算法,主要工作包括初次迭代控制信號的提取、軌跡基元優(yōu)化匹配組合方法、ILC前饋和凡反饋控制方法等。本文的主要工作和成果如下:1.對課題背景進(jìn)行簡單介紹,并且對ILC和H_∞控制的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。2.介紹基于軌跡基元匹配迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的整體架構(gòu),給出基于軌跡基元匹配迭代學(xué)習(xí)控制的系統(tǒng)框圖,并介紹此系統(tǒng)中初次迭代控制信號的提取方法。3.研究軌跡基元優(yōu)化匹配組合算法,包括建立NURBS時(shí)空模型、基于Kabsch算法的兩段軌跡相似性判斷方法、基于給定相似度和最小搜索步長的優(yōu)化匹配組合方法,并進(jìn)行相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn)。4.研究ILC前饋和H_∞反饋控制方法。所提取初次控制信號與期望控制信號存在偏差,此偏差作為系統(tǒng)的干擾,所以采用H_∞控制方法抑制上述干擾對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。通過仿真實(shí)驗(yàn),對ILC前饋H_∞反饋控制的效果進(jìn)行分析。5.建立二連桿機(jī)械臂模型,并補(bǔ)償其中的非線性部分,然后采用上述方法提取初次控制信號,通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文方法的有效性。6.總結(jié)本論文的工作,并且提出一些有待完善的內(nèi)容。
[Abstract]:With the application of industrial robots in automated manufacturing systems, people have put forward high requirements for efficient control of rapid changes in job tasks. Iterative learning control (ILC) is proposed for this kind of precise control task. By repeated operation, the tracking error can be reduced continuously along the whole operation interval. However, the ILC can completely track the reference trajectory, which depends on the reference trajectory, interference and the repeatability of the dynamic process of the system. Once the job task (reference trajectory) changes, the control signal accumulated in the learning process of the previous job will be invalid and must be re-studied. Therefore, this paper aims at the problem of relearning when the task task of ILC changes. A ILC algorithm based on trajectory primitive matching is proposed. The main work of this algorithm is to extract the initial iterative control signal. The optimal matching combination method of trajectory primitives, ILC feedforward and feedback control methods, etc. The main work and results of this paper are as follows: 1. A brief introduction to the background of the subject, In addition, the research status of ILC and H _ 鈭，

本文編號：1552130