【摘 要】
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随着世界各国对农业自动化作业的重视,越来越多的智能机器人被应用在农业生产中。采摘机器人代替人工进行采摘作业是现代农业的发展趋势。机械臂是采摘机器人主要的执行机构,由于采摘机械臂工作环境的复杂性以及动力学模型的不确定性,传统控制方法难以满足其对运动控制性能的要求。为此,本文针对双连杆采摘机械臂的动力学模型参数辨识及轨迹跟踪控制进行研究。本文的主要研究内容如下:（1）建立双连杆采摘机械臂的动力学模型。
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随着世界各国对农业自动化作业的重视,越来越多的智能机器人被应用在农业生产中。采摘机器人代替人工进行采摘作业是现代农业的发展趋势。机械臂是采摘机器人主要的执行机构,由于采摘机械臂工作环境的复杂性以及动力学模型的不确定性,传统控制方法难以满足其对运动控制性能的要求。为此,本文针对双连杆采摘机械臂的动力学模型参数辨识及轨迹跟踪控制进行研究。本文的主要研究内容如下:（1）建立双连杆采摘机械臂的动力学模型。基于拉格朗日方程推导采摘机械臂动力学模型,并给出其两个重要性质,通过线性化动力学模型得到辨识方程,为设计参数辨识算法以及轨迹跟踪控制方法奠定基础。（2）基于采摘机械臂的动力学辨识方程进行动力学参数辨识。使用时变的变异因子和非线性调整的交叉因子改进标准差分进化算法的运行参数,提出改进差分进化算法。使用测试函数测试改进差分进化算法的性能。通过对比仿真验证改进差分进化算法在解决采摘机械臂动力学参数辨识问题的有效性和优势。（3）基于采摘机械臂的动力学模型设计自适应小波神经网络反演轨迹跟踪控制方法。该方法使用小波神经网络近似系统的非线性不确定性,不要求小波神经网络的权值和近似误差的先验知识已知,设计自适应律更新包含小波神经网络的权值、近似误差的上界和外部干扰上界的未知参数。结合更新的参数和反演法设计控制器,并通过Lyapunov稳定性分析证明系统的轨迹跟踪误差一致最终有界。通过对比仿真验证所提出轨迹跟踪控制器的有效性。
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