【摘 要】
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针对柔性与摩擦的存在导致机器人关节跟踪控制效果不理想的问题,考虑柔性与摩擦建立完善的动力学模型,并设计神经网络反演复合控制器。动力学模型中以弹性扭簧模型描述关节柔
【基金项目】
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国家自然基金(61503180);江苏省高校自然科学研究项目(15KJA460007,16KJB460012)
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针对柔性与摩擦的存在导致机器人关节跟踪控制效果不理想的问题,考虑柔性与摩擦建立完善的动力学模型,并设计神经网络反演复合控制器。动力学模型中以弹性扭簧模型描述关节柔性,以包含静摩擦、库伦摩擦、黏性摩擦和Stribeck摩擦的混合摩擦模型描述关节摩擦。针对柔性关节的特点设计反演控制器,并在此控制器的基础上以RBF神经网络算法实现摩擦等非线性项补偿。最后通过MATLAB仿真验证所设计控制器的有效性,并分析不同摩擦模型对跟踪精度的影响。实验结果表明:与PD控制器相比,采用所构建的复合控制器缩短了响应时间且减小了跟
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