时变约束下柔性臂的鲁棒RBF神经网络控制策略

本文主要探讨了受时变约束的柔性臂系统的控制问题，通过建立分布参数模型，并采用奇异摄动方法将其分解为集中参数子系统（代表刚性运动）和分布参数子系统（代表系统振动）。文章提出了基于鲁棒RBF神经网络的力/位置控制策略用于集中参数子系统，以及鲁棒自适应振动抑制控制算法应用于分布参数子系统。通过理论分析和仿真验证了这种方法的有效性。 在机器人技术领域，柔性臂因其结构的柔性和动态特性，相较于传统刚性臂，具有更高的精度和适应性。然而，这种柔韧性也带来了复杂的动力学行为，特别是在时变约束条件下，控制问题更为棘手。本文针对这一挑战，首先建立了一个描述柔性臂运动特性的分布参数模型，该模型能够全面考虑臂的弹性变形和动态响应。 为了处理这个复杂模型，研究人员采用了奇异摄动方法。这是一种处理多尺度系统的方法，它允许将一个大系统分解为多个相对简单的子系统。在这个案例中，模型被划分为两部分：一是集中参数子系统，它主要描述了系统刚性运动的特性，如关节转动和定位；二是分布参数子系统，它关注的是由于臂的柔性引起的振动现象。 针对这两个子系统，作者设计了相应的控制策略。对于集中参数子系统，他们采用了鲁棒RBF神经网络控制器，RBF（Radial Basis Function）神经网络以其强大的非线性映射能力和快速学习能力，可以有效处理复杂的力/位置控制任务。而在分布参数子系统中，他们实施了鲁棒自适应振动抑制控制算法，这种算法可以根据系统的实时状态调整控制参数，以适应振动的变化并抑制其影响。 通过理论分析和计算机仿真，作者证明了所提出的控制方法能够在时变约束条件下有效地控制柔性臂，同时减少振动，保证系统的稳定性和精度。这些研究成果对于提升柔性臂在工业应用中的性能具有重要意义，特别是在高精度操作和动态环境下的任务执行。 这篇论文深入研究了柔性臂在时变约束条件下的控制问题，提出了一种结合了鲁棒RBF神经网络和自适应振动抑制的创新控制策略。这种方法不仅提高了控制的鲁棒性和适应性，也为未来柔性臂控制系统的设计提供了有价值的理论参考。