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機械臂自調整因子模糊PD迭代學(xué)習控制研究
DOI:
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作者:
作者單位:

安徽工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院

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基金項目:

國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目(編號:20417YFE0113200)


Research on Fuzzy PD Iterative Learning Control of Manipulator Self-adjusting Factor
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    摘要:

    大部分模糊控制器不具有適應控制對象變化的能力,基于此設計一種自調整因子模糊控制器,并針對機械臂長(cháng)時(shí)間重復操作導致運動(dòng)精確度下降這一類(lèi)問(wèn)題,結合迭代學(xué)習控制方法,提出一種自調整因子模糊PD迭代學(xué)習控制方法。以雙關(guān)節機械臂為研究對象,利用Fuzzy工具箱編寫(xiě)模糊控制規則,通過(guò)系統產(chǎn)生的誤差以及誤差的變化率作為模糊控制器的輸入量調整模糊系統中的量化因子和比例因子,實(shí)現模糊規則的更新和對迭代學(xué)習控制中的PD參數的實(shí)時(shí)調整,系統的自適應性得到提高,并在SIMULINK中進(jìn)行機械臂的運動(dòng)控制實(shí)驗,仿真結果表明,所提控制方法最終產(chǎn)生的誤差可以精確到0.0001rad,同時(shí)在進(jìn)行第2次迭代時(shí)關(guān)節角度和角速度誤差收斂基本趨于零,整體的控制效果較好。

    Abstract:

    Most fuzzy controllers do not have the ability to adapt to the change of the control object. Based on this, a self-adjusting factor fuzzy controller is designed. Aiming at the problem that the motion accuracy of the manipulator decreases due to long-time repeated operation, combined with the iterative learning control method, a self-adjusting factor fuzzy PD iterative learning control method is proposed. Taking the double joint manipulator as the research object, the fuzzy control rules are written by using the fuzzy toolbox. The quantitative factor and scale factor in the fuzzy system are adjusted by using the system error and the error change rate as the input of the fuzzy controller. The updating of fuzzy rules and the real-time adjustment of PD parameters in the iterative learning control are realized. The adaptability of the system gets improved. The simulation results show that the error generated by the proposed control method can be accurate to 0.0001rad, and the convergence of joint angle and angular velocity error tends to zero in the second iteration, so the overall control effect is better.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐向榮,朱永飛,查文斌,周攀.機械臂自調整因子模糊PD迭代學(xué)習控制研究計算機測量與控制[J].,2021,29(8):77-82.

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歷史
  • 收稿日期:2020-12-17
  • 最后修改日期:2021-01-11
  • 錄用日期:2021-01-11
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-08-19
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