区间2型模糊PD控制：柔性关节机器人追踪优化

"这篇论文是关于柔性关节机器人的一种新型区间2型模糊比例微分（PD）跟踪控制策略的研究，该策略基于李雅普诺夫的直接方法，旨在提高电动柔性关节机器人的稳定性和跟踪性能。文章由Majid Moradi Zirkohi和Samsam Izadpanah在2017年发表于《软件工程与应用》期刊，展示了如何通过分散结构设计的控制器简化控制回路，从而有效应对不确定性，并通过永磁直流电动机驱动的三连杆柔性关节机器人的仿真验证了其有效性。区间2型模糊PD控制器相比于1型模糊PD控制器，在处理外部干扰时表现出更好的性能，同时消耗的控制精力更少。" 在这篇研究中，作者探讨了柔性关节机器人控制的挑战，特别是在面对不确定性时的跟踪性能问题。传统的控制器通常采用两个控制回路，但这种方法复杂且可能效率不高。论文提出的区间2型模糊PD控制器则以分散结构设计，只使用一个控制回路，简化了控制系统，同时保证了系统的稳定性。 区间2型模糊控制是一种处理不确定性和非线性问题的高级方法，它扩展了模糊逻辑系统的能力，能更好地捕捉输入变量的模糊区域和边界不确定性。这种控制器通过电压控制策略考虑了整个机器人系统，包括机械手和电机，使得控制更加全面和有效。 李雅普诺夫的直接方法被用于控制器的设计和稳定性分析，这是一种常用的技术，通过构造一个合适的李雅普诺夫函数，可以证明系统的稳定性。通过仿真，作者证明了区间2型模糊PD控制器对于外部干扰的抑制能力优于1型模糊PD控制器，而且在处理干扰时所需的控制努力更小，这意味着更高效的能源利用和更精确的跟踪性能。 此外，仿真结果进一步证实了提出的控制方法的优越性。在三连杆柔性关节机器人模型上进行的实验表明，区间2型模糊PD控制器在应对不确定性和外部扰动时能提供出色的跟踪性能，从而为电动柔性关节机器人的控制提供了新的解决方案。 这篇论文为柔性关节机器人的控制理论和实践开辟了新的道路，尤其是在面对不确定性的情况下，区间2型模糊控制的引入为提升系统性能和稳定性提供了有力工具。