【摘 要】
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由于移动机械臂操作空间的扩大,移动平台与环境交互能力的提高,它在交通运输、搜救、安全和监控等领域得到广泛应用。在运输过程中为节约运输成本,移动平台执行复杂任务需要进行路径规划,即选取起始点到目标点过程中的最优节点。然而在实际工况下普遍存在干扰移动机械臂运动的外力、环境冲击力、电磁干扰以及信号传输过程中的各种噪声,这些扰动会对模型求解精度、稳定性与任务完成产生重大影响,导致轨迹跟踪任务失败,并且移动
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目,项目号:20190302025GX,名称:汽车零部件虚拟协同制造系统平台开发与产品全生命周期智能控制；
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由于移动机械臂操作空间的扩大,移动平台与环境交互能力的提高,它在交通运输、搜救、安全和监控等领域得到广泛应用。在运输过程中为节约运输成本,移动平台执行复杂任务需要进行路径规划,即选取起始点到目标点过程中的最优节点。然而在实际工况下普遍存在干扰移动机械臂运动的外力、环境冲击力、电磁干扰以及信号传输过程中的各种噪声,这些扰动会对模型求解精度、稳定性与任务完成产生重大影响,导致轨迹跟踪任务失败,并且移动机械臂存在难以实现协同控制和抗外部扰动能力差等缺点。因此需要设计一种抗噪型递归神经网络算法解决带有扰动的移动机械臂轨迹跟踪控制问题。针对上述问题本文进行深入研究,其主要研究内容如下:（1）针对移动机械臂的跟踪控制问题,建立移动平台的运动学方程与机械臂的运动学方程,利用空间坐标变换矩阵得到基于世界坐标下的移动机械臂整体运动学方程,为后续解决移动平台与机械臂的协同控制奠定基础。（2）针对移动机械臂的轨迹跟踪问题,将轨迹跟踪问题转换为时变非线性方程组求解问题。在传统归零神经网络（Zeroing Neural Network,ZNN）与梯度神经网络（Gradient Neural Network,GNN）基础上设计一个抗噪型归零神经网络（NoiseTolerant Zeroing Neural Network,NTZNN）消除外部噪声扰动,理论证明NTZNN模型能消除外部噪声的扰动。数值仿真结果表明NTZNN模型能收敛于带有外部干扰的非线性方程组的精确解。（3）针对路径规划问题,构造一个与能量函数相关的离散型非线性函数,使得最低能量状态的解对应最优路径下的状态解,将连续型ZNN离散得到离散型ZNN求解非线性优化问题,仿真实验表明离散型ZNN迭代求出最低能量函数,此时对应最优状态的解,进而确定移动平台的运动路径。（4）针对轨迹跟踪问题,设计了一种NTZNN控制器驱动末端执行器完成跟踪任务。仿真实验表明NTZNN算法对比GNN算法、ZNN算法具有良好的去噪能力。最终通过实物平台验证NTZNN模型具有良好的优越性、抗噪性。
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