不确定性机械臂控制系统设计与模糊动态面跟踪

"两个连杆的控制力矩-distributed optimization and statistical learning via the alternating direction" 这篇硕士学位论文主要探讨了移动机械臂的动力学控制与基于视觉的物体抓取问题，由研究生陈建业在导师刘士荣教授的指导下完成。论文的核心内容涉及如何处理带有不确定性的机械臂系统的控制挑战。 首先，论文介绍了不确定机械臂系统的数学模型，将其分解为标称模型部分和不确定性部分。这种划分旨在通过模糊系统来近似不确定性部分，从而获得更精确的系统描述。模糊系统能够有效地模拟和处理不确定性和非线性特性，这对于控制系统的设计至关重要。 接着，论文引入了动态面控制方法，这是一种用于轨迹跟踪控制的技术。动态面控制能够快速响应期望轨迹，并保持高精度，尤其适用于存在不确定性的系统。将这种控制策略与自适应模糊系统相结合，论文提出了一种新的控制器设计，以减少不确定性对机械臂控制性能的影响。 通过仿真试验，论文证明了所提出的模糊系统自适应律是有效且准确的，能够显著改善对机械臂不确定性的影响。同时，动态面控制策略展现出优秀的轨迹跟踪能力，确保了控制的精确度和快速响应。这些结果证实了所设计的不确定性系统控制器的实用性。 此外，论文还涉及了视觉伺服控制，这是移动机械臂在物体抓取任务中的关键组成部分。视觉信息被用来引导机械臂的运动，实现对目标物体的精确定位和抓取，这对于自动化和无人操作的场景尤为重要。 论文的结论部分总结了研究成果，强调了将模糊系统与动态面控制结合应用于不确定性机械臂控制的正确性和可行性。同时，通过实际的仿真数据，进一步证明了这种方法在克服系统不确定性、提高控制效能方面的有效性。 这篇论文为移动机械臂的控制问题提供了新的解决思路，特别是在处理不确定性和实现视觉伺服控制方面，对于提升机器人技术在工业和其他领域的应用有着积极的意义。