【摘 要】
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具有刚度大、承载能力强等特点的并联机器人系统由多杆并联运动机构构成。针对其多变量、非线性、强耦合的控制问题,以2自由度冗余并联机器人为研究对象,提出一种基于RBF神经
【基金项目】
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江苏省高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[2011]6号);镇江市科技支撑计划(NY2011013)
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具有刚度大、承载能力强等特点的并联机器人系统由多杆并联运动机构构成。针对其多变量、非线性、强耦合的控制问题,以2自由度冗余并联机器人为研究对象,提出一种基于RBF神经网络优化切换增益的并联机器人滑模控制方法。首先,基于并联机构各运动副的几何关系,完成了并联机器人系统运动学分析;然后基于滑模控制设计自然解耦的特点,建立了各控制支路数学模型;其次,基于梯度下降学习算法调节RBF神经网络的权值,实现了利用RBF神经网络优化切换增益的滑模控制算法设计,并完成其稳定性理论证明。对所设计并联机器人控制系统进行仿真和试验的结果表明,该控制方法无需建立精确复杂的被控对象精确数学模型,对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性,与采用固定增益滑模控制的并联机器人系统进行仿真和试验结果对比表明,所提出的RBF神经网络滑模控制具有较为光滑的控制量,能够较好地实现并联机器人系统的高性能控制。
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