粒子群优化的机器人模糊滑模控制策略及其鲁棒性研究

本文主要探讨了"基于粒子群算法的机器人模糊滑模控制"这一主题，发表在《电气系统与信息技术学报》第四卷第243期，2017年。作者M.德巴希沙·耶拿·维杰来自印度NITK的电气工程系，他们提出了一种创新的控制策略，结合了神经模糊推理系统（ANFIS）和滑模控制（SMC）技术，特别针对二自由度刚性机器人的控制。 论文首先介绍了滑模控制（SMC）的基本原理，它是一种非线性控制方法，特别适用于非线性多输入多输出（MIMO）的机器人系统，如机器人操作器的控制。滑模控制通过设计一个特殊的滑模面，使得系统状态能迅速逼近并保持在预定的平衡状态，即使存在系统不确定性或外部干扰，也能实现位置跟踪和误差补偿。 为了优化性能指标，研究者采用了粒子群优化算法（PSO）来寻找最优的滑模面参数，以最小化二次型性能指标。这种方法强调了控制器的鲁棒性，即系统在面对各种不确定性和干扰时仍能保持稳定。进一步，作者引入了边界滑模控制（BSMC）和带PID滑模面的边界滑模控制（PIDBSMC），这两种方法旨在提高控制的准确性和响应速度。 然后，ANFIS自适应控制器被用来生成自适应控制信号，它能够在输入转矩中检测并抑制扰动，展现出更强的鲁棒性。ANFIS作为模糊逻辑和神经网络的结合体，其自学习能力使得控制器能够动态调整以适应不断变化的环境条件。 总结来说，本文的核心贡献在于将滑模控制和ANFIS自适应控制技术相结合，为机器人系统的控制提供了更为高效和鲁棒的解决方案。这种控制策略对于提高机器人系统的性能，尤其是在复杂环境中的位置跟踪和干扰抑制方面具有重要意义。同时，PSO的应用展示了优化方法在实际控制系统设计中的应用潜力。该研究成果对于理解和改进未来机器人控制系统的设计有着重要的理论价值和实践指导意义。