機(jī)械專業(yè)外文文獻(xiàn)翻譯-外文翻譯--混合位置力控制SCORBOT-ER4支機(jī)械手與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性補償 中文版
《機(jī)械專業(yè)外文文獻(xiàn)翻譯-外文翻譯--混合位置力控制SCORBOT-ER4支機(jī)械手與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性補償 中文版》由會員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《機(jī)械專業(yè)外文文獻(xiàn)翻譯-外文翻譯--混合位置力控制SCORBOT-ER4支機(jī)械手與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性補償 中文版(9頁珍藏版)》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
1 混合位置 /力控制 舒夫科技大學(xué), 應(yīng)用力學(xué)與機(jī)器人系 8 nc',波蘭, 35ow 要。機(jī)械手的混合位置 /力控制的問題 , 機(jī)械手是不平凡的,因為是一個非線性的對象,其參數(shù)可能是未知的,變量和工作條件多變。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),使機(jī)械手的行為正確,即使在控制對象的數(shù)學(xué)模型是未知的。在本文中,混合位置/力控制與神經(jīng)的 器人的非線性補償操縱器呈現(xiàn)。所提出的控制律和自適應(yīng)律保證在意義上的實際的閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定李雅普諾夫。進(jìn)行了數(shù)值模擬的結(jié)果。 關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)器手,跟蹤控制,力控制。 1 引言 機(jī)器人找到不同的應(yīng)用在許多領(lǐng)域的設(shè)備經(jīng)濟(jì)。有關(guān)的運動精度和要求機(jī)械手的自主性不斷增加以及他們所執(zhí)行的任務(wù),更多,更復(fù)雜。在當(dāng)代工業(yè)應(yīng)用中,它是所需機(jī)械手施加指定的部隊,沿著規(guī)定的路徑。機(jī)械手是對象的非線性和不確定性的動態(tài),未知可變參數(shù)(質(zhì)量,轉(zhuǎn)動慣量,摩擦系數(shù)),在多變的條件下工作。這種復(fù)雜系統(tǒng)的控制是非常 有問題的。該控制系統(tǒng)具有產(chǎn)生這種控制信號,將保證用適當(dāng)?shù)牧ρ芈窂竭\動的執(zhí)行和的更換操作條件下, 保證 所需的精度。 在控制系統(tǒng),工業(yè)機(jī)械手,計算力矩法 [1,2]使用非線性補償。然而,這些方法需要精確的數(shù)學(xué)模型(知識結(jié)構(gòu)的運動方程的系數(shù))的控制對象。此外,在這樣的的方法,在補償參數(shù)的標(biāo)稱值, 由此來實現(xiàn) 控制系統(tǒng)的作用,沒有考慮到更換操作條件。在文獻(xiàn)算法存在著許多變化,其中參數(shù)適應(yīng)機(jī)械手的數(shù)學(xué)模型[1,2]。然而,這些方法不消除不確定性的模型與結(jié)構(gòu)問題。 與目前的困難,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù) [3,4,5,6]。在這些方法中 的數(shù)學(xué)模型是不必要的。這些技術(shù)用于混合位置 /力控制。在作品等 [7,8]控制器已提交。但是,在第一次的作品,只會迫使正常的同時考慮到接觸表面,在所述第二工作部分假設(shè)在實際應(yīng)用中難以滿足,即一些剛度矩陣其中環(huán)境和特點的功能,可以計算接觸力,必須是已知的。 上作者的論文,被認(rèn)為只有位置控制器。在本文混合位置 /力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。這種方法考慮到最終作用于所有的力 /力矩。這些位于端部執(zhí)行器由傳感器 2 測量的力 /力矩。 2 描述的 器人機(jī)械手 示于圖 機(jī)械臂。 1。它的驅(qū)動直 流齒輪電機(jī)和光學(xué)編碼器。機(jī)械手有 5 個對旋轉(zhuǎn)運動:手臂的機(jī)器人有 3 個自由 度 而夾持器有 2 個度。 圖。 1。一) 機(jī)械手, B)計劃 從關(guān)節(jié)空間直角坐標(biāo)空間的變換是由以下方程 : y = k(q) (1) 其中, q∈ 廣義坐標(biāo)(鏈接的旋轉(zhuǎn)角度)的載體, K( Q)是一個運動學(xué)函數(shù),Y∈ 方向的矢量端部執(zhí)行器( 動力運動方程的分析模型在下面的表格 [7][9]: M(q)q¨ + C(q, q˙ )q˙ + F(q˙ ) + G(q) + τ d(t) = u + q)λ + τ F (2) 其中 M( q)∈ 慣性矩陣, C( Q, Q˙)∈ 一個向量的離心科氏力 /力矩, F(˙ Q)∈ 摩擦向量, G( Q)∈ d( T)∈ |τ d| | 0, U∈ 控制輸 入向量, Q)∈ 一個雅可比矩陣與接觸面的幾何形狀相關(guān)聯(lián)的,λ∈ 一個向量的約束施加的力通常在接觸表面上(拉格朗日乘數(shù)),τ F∈ 一個矢量,力 /力矩的關(guān)節(jié),來自力 /力矩 施加到端部執(zhí)行器(除約束力)。的矢量τ F 是由下式給出: τ F = q) ( 3) q)的∈ 體內(nèi)是一個幾何的雅可比矩陣 [2]。雅可比矩陣可以以下列方式計算 ( q) Jh(q) =?h(q)/?q (4) 其中, h( q)的 =0是一個完整約束方程,它描述了的接觸表面。這個等式的自由度的數(shù)量減少 正 - 此,可以通過以下進(jìn)行說明的分析系統(tǒng)的減少位置變量θ 1∈ ]。變量的其余部分在下面的依賴于θ 1方法 : θ 2 = γ (θ 1) (5) θ 2∈ γ產(chǎn)生的完整約束。的載體廣義坐標(biāo)可以被寫為 q =[θ 2] T。讓我們定義擴(kuò)展雅可比矩陣 [7] 3 ][11)( 1 ????( 6) 在那里輸入 1身份矩陣∈ 使得寫的關(guān)系: )( ?? (7) )()( ???? ? (8) 并寫了降階動態(tài)的θ 1,如: ()()()()()()( 11)(111.?????????? ? ??????? (9) 其中 )(),()()(),( 1. 111 ??????? ? 預(yù)乘式 ( 9) 由 1? ), 并考慮到 0)()(11 ??? LJ h, 降階動力學(xué) 計算公式如下: d ????? ???1(10) ][,,,, 11 ????? ?? 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合控制 一個混合位置 /力控制的目的,是按照所需的軌跡運動 11 ??,并產(chǎn)生期望的接觸力, 1??令吉正常表面。通過定義運動誤差 濾的運動誤差,力的錯誤λ和一個輔助信號υ 1為: 11 ??? ?? (11) ?? ?? . (12) ??? ?? d~ (13) ?? ev d ??? (14) 其中,Λ是正對角設(shè)計矩陣的動力學(xué)方程( 10)可以是寫在過濾的運動誤差 ????? ][)(1. ? (15) 與一個非線性函數(shù) ??? 1. 11)( (16) 其中 ][ 1.. T dT ???? 。數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)混合位置 /力控制器具有 [7]的一種形式 4 ????? ][)( ~?? (17) 是魯棒控制的術(shù)語中,函數(shù) f( x)近似的功能( 16)。此功能可近似由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這項工作中一個典型的前饋假定具有一個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(圖 2b)。隱藏層使用 輸入層的連接權(quán)重收集中的矩陣 D,并與輸出層的權(quán)重矩陣 恒定,但輸出的權(quán)重最初是等于零,并且將適配過程期間被調(diào)諧。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重是線性的,并具有以下的說明中, [3,4]: ??? )()( ? (18) 與輸出從隱藏層 )()( ?? 的,其中, 經(jīng)元的激活函數(shù)是一個向量,ε是一個估計誤差界 | |ε || 0。矩陣 以估計 近似 函數(shù) f( x)由下式給出 )()( ??? ? (19) 圖。 2。 a)計劃的閉環(huán)系統(tǒng) ,B)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 代入方程( 18),( 18)和( 19)代入( 15),我們獲得了描述的閉環(huán)系統(tǒng)(圖2a),在過濾的運動誤差條款 ][)(~1. ??????? ??? (20) 其中 ~W = W - ?W 是重量估計錯誤的。為了獲得一個適應(yīng)的權(quán)重和法律的魯棒控制長期 v, 義 是一個二次形式的經(jīng)濾波的運動誤差和重量估計錯誤 [4] )(2121 1??? (21) 其中Γ 表示矩陣的痕跡。的時間 衍生物的沿的解決方案的函數(shù) V( 20)是 ][)])(([ ~1. ???????? ? ??? (22) ˙ M - 2義一個自適應(yīng)律的重量估計為 [7] 5 ?????? ‖)(.? (23) 具有 k> 0,并選擇魯棒控制期限的形式 (24) 功能( 22)可寫為 ][)(s ~. ?? ????? ?‖(25) 功能 0,如果兩個下列條件中的至少一個將滿足 }/)4(s:{m i a x ???? ?? ‖‖(26) }4//)(2{ 2m a xm a x~~????? ?? ‖‖:(27) 其中 D, | | W| | F≤ | |, | | 結(jié)果意味著,該函數(shù)˙ 一個緊湊的定義的 集合( 26)和( 27)。根據(jù)一個標(biāo)準(zhǔn)的 10],既 | | |和 | |? W| | 的實際限制, W。自適應(yīng)律( 23)保證重量估計會在沒有持續(xù)性的激勵條件的約束。為了證明,武力錯誤 ? λ是有限的,我們寫式( 9)過濾的運動誤差方面,考慮到( 17),( 18),( 19)和( 24)。轉(zhuǎn)換后,我們得到 ),,,()(][ ~.~1.~ ??????? ????(28) 所有量的右手邊是有界的。預(yù)乘式( 28) 們得到: ),,,(][][ ~h ?????(29) 在那里 一結(jié)果意味著,力誤差是有界的,和可以減小通過增加力增益 仿真結(jié)果 為了證實所提出的混合控制系統(tǒng)的行為,模擬進(jìn)行。我們假設(shè),在接觸表面是平坦的,粗糙和 部執(zhí)行器是正常的 接觸表面,移動在該表面上的所需的圓形路徑(圖 3a),并施加規(guī)定的力(圖 3b)。在一個聯(lián)合的空間所需的軌跡(圖 3c),得到解決的逆運動學(xué)問題。 五個簡單的非線性補償問題已經(jīng)腐爛任務(wù)。對于每一個環(huán)節(jié)的控制,用一個單一的輸出是一個單獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有相應(yīng)的 11, 10, 10, 12和 4個輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鏈接 15個神經(jīng)元,并鏈接 5中隱藏的有 9個神經(jīng)元層。輸入的權(quán)重是隨機(jī)選擇的范圍 。 “設(shè)計矩陣被選擇為:λ =診斷 , 1, 1, 1, 1}, {1, 1, 1, 1},Γ W=4I,我是單位矩陣與合適的尺寸,而且 3, K = 6 在控制器中,只把結(jié)果為第二連桿在本文中。在開始的運動,代償性信號 2)(圖 4b)所產(chǎn)生的補償器是不準(zhǔn)確的,因為初始重量估計被設(shè)置為零。的信號 4b)所產(chǎn)生的 力控制 圖。 3。 a)該端部執(zhí)行器, b)將所需的力所需的修補, c)在所需的在一個共同的空間的軌跡 圖。 4??刂戚斎氲牡诙€環(huán)節(jié):一) 總量控制信號,ν 2 - 魯棒控制項, 第二個元素 ][ ~?? J ? ,b) ?2第二元件的的 ?? )( 22 代償性信號 多數(shù)的含義,進(jìn)而影響的 為重量估計適應(yīng),和補償?shù)男盘栐黾拥暮x。信號 4a),這將導(dǎo)致從“武力”控制,采取的重要組成部分??偭靠刂?信號 4a)。魯棒控制術(shù)語ν 2(圖 4a)相關(guān)聯(lián)與干摩擦力的存在下, T =μλ(圖 5a),其中,μ = 定的的力誤差(圖 5b)。 在理論上的考慮,有時被忽視的摩擦力,在實際應(yīng)用中被視為干擾。但是, 7 在這種方法中控制質(zhì)量較差。 在初始運動階段的運動誤差的最高值,所以 | | |(圖 6a)具有最高的值。此后,它是減少在適應(yīng)的重量估計的(圖 6b)。根據(jù)中提出的理論紙,重量估計有界。 圖。 5。一)施加力 ? 正常和 T=?? 切向接觸表面, b)將力誤差 ~? 圖。 圖。 6。一) | | ||, B)的重量估計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與第二鏈接 5 結(jié)論 在控制系統(tǒng)中的所有信號有界的,所以控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的。 此外,運動誤差減少在運動過程中。數(shù)值計算的 混合控制系統(tǒng)的質(zhì)量,我們用均方根的錯誤, 定義為: ]/[036 2k1 ?? ? ‖‖?][ 2~1 Nn ?? ? ?? ? 其中 K =s],s?=s] ?? =]是一個數(shù)的樣品。以比較神經(jīng)元混合控制自 適應(yīng)混合控制技術(shù),控制器在相同的工作條件下進(jìn)行了測試。這樣的控制器是基于數(shù)學(xué)模型的機(jī)械手。自適應(yīng)控制 器的測試在建模誤差的情況下,模型的干摩擦的關(guān)節(jié)控制器中的省略結(jié)構(gòu)。在這種情況下,我們?nèi)〉忙?S=度 /秒 ]和ελ =]。這些指數(shù)顯示,神經(jīng)元混合控制器是更好的的自適應(yīng)混合動力相比,控制器控制對象的模型是不為人所熟知。 8 致謝。這項研究的框架內(nèi)研究,實現(xiàn)項目編號 S/M。 在項目 儀器 /設(shè)備購買從結(jié)構(gòu)基金 09,波蘭東部發(fā)展的經(jīng)營計劃共同資助由歐洲聯(lián)盟,歐洲區(qū)域發(fā)展基金。 參考文獻(xiàn) 1。 C. ,西西里, B.,巴斯丁, G.:機(jī)器人控制理論。施普林格, 倫敦( 1996) 2。 K., 祖爾, A., I.,霍薩, R.,, R. 械臂及 移動機(jī)器人:模型, 規(guī)劃和控制。 沙( 2000 年) 9 (波蘭語) 3。 P., W.:機(jī)械手的跟蹤控制。 :方法與模型 在自動化和機(jī)器人,第一卷。 14 日,第 1部分( 2009 年),國際會計師聯(lián)合會 。劉易斯, , K., A.:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人控制器的保證 跟蹤性能。 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以 頃網(wǎng)格可得最少數(shù)的( 1995) 5。 里斯, 于機(jī)械手控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。埃利斯霍伍德 ( 1996) 6。 W., P.:驗證的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在機(jī)械手 跟蹤控制。反式脂肪??萍伎铩9虘B(tài)現(xiàn)象 164, 29832010) 7。劉易斯, 甘納坦, S., 非線性系統(tǒng)。泰勒和弗朗西斯,倫敦( 1999 年) 8。庫馬爾,:北路,潘瓦爾, V., N.,夏爾馬, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于力 /位混合控制的機(jī)器人。 3), 4192011) 9。 A.,大西, K.:運動控制系統(tǒng)。 版社,新加坡( 2011年) 10。納倫德拉, 種新的自適應(yīng)魯棒適應(yīng)的法律 沒有持續(xù)性的激發(fā)。 。自動售貨機(jī)。對照。 2), 134 1987)- 1.請仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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