T-S模糊神经网络在机械手轨迹跟踪自适应控制中的应用

"用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制 (2000年)"，清华大学学报(自然科学版)，2000年，作者：曾坷，张乃尧，徐文立。 本文探讨的是机械手轨迹跟踪控制领域的研究，特别关注如何结合T-S型模糊神经网络来提升控制性能。传统的机械手轨迹跟踪控制策略通常将CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络作为前馈控制器，配合常规反馈控制器。然而，这种方案的性能受到前馈控制器的学习能力与反馈控制器的精度双重影响。 T-S型模糊神经网络（Takagi-Sugeno模糊神经网络）因其特有的优势被引入到这一问题中。该文提出了一种新的控制方案，利用简化版的T-S型模糊神经网络作为前馈控制器，同时反馈控制器同样采用T-S型模糊神经网络。T-S模糊模型能够有效处理非线性、时变系统，且结构相对简单，易于理解和实现。 对于三自由度机械手的轨迹跟踪问题，通过仿真实验验证了这种新方案的可行性与有效性。实验结果表明，T-S型模糊神经网络的自适应控制方案在克服模型参数变化、外部干扰以及不确定性方面表现出了良好的性能，同时在控制精度和实时性上优于传统的控制方法。 文章进一步指出，传统的PID控制、计算力矩法、变结构控制、鲁棒控制以及自适应控制各有优缺点。PID控制虽然简单，但精度有限；计算力矩法对模型误差敏感；变结构控制和鲁棒控制需要已知的不确定性范围；而自适应控制虽然能在线辨识对象模型，但实时性不强。 T-S型模糊神经网络的引入为解决这些问题提供了一个新的途径。它能动态调整控制参数，适应机械手参数的变化，且其模糊规则能够以直观的方式表达复杂的非线性关系。这种结合了模糊逻辑和神经网络的方法在机械手控制领域展现出了强大的潜力，有助于提高轨迹跟踪的精度和稳定性。 这篇论文是关于如何利用T-S型模糊神经网络改进机械手轨迹跟踪自适应控制策略的深入研究，对于提升机器人控制系统的性能有着重要的理论和实践意义。