自适应模糊控制提升遥操作机器人跟踪精度

本篇论文研究的焦点在于提高遥操作机器人系统中从操作手对主操作手的跟踪性能，尤其是在面对关节摩擦、外界干扰和负载变化等非线性不确定性因素时。传统的控制方法如PID控制在处理这类复杂系统时存在局限，比如输出力矩大且对扰动敏感。因此，作者提出了一种自适应模糊控制策略。 首先，文章强调了遥操作机器人系统的特性，即时变、强耦合和多输入多输出，这些特性使得精确跟踪控制成为一个挑战。为了克服这些困难，研究者利用模糊系统逼近的方法来补偿从操作手的不确定性，模糊系统以其能够处理模糊、非精确输入的优势，在这里起到了关键作用。 自适应模糊控制的核心在于其能动态调整控制规则，以适应系统运行过程中不断变化的条件。通过对动力学方程中的不确定项进行分解，并设计新的控制律，论文旨在减少模糊规则的数量，从而提升系统的鲁棒性和稳定性。这种设计降低了模糊逼近的计算负担，使得控制算法更为高效。 论文的仿真结果验证了这一自适应模糊控制策略的有效性。通过对比实验，研究证明了它能显著改善从操作手的跟踪精度，使其能够快速且准确地跟随主操作手的动作轨迹。这不仅提高了遥操作的稳定性和可靠性，还减少了对传统控制方法的依赖，对于提高遥操作机器人的整体性能具有重要意义。 这篇论文在遥操作机器人领域做出了实质性的贡献，为解决非线性系统中的跟踪控制问题提供了一种创新的自适应模糊控制解决方案，对于实际应用中的遥操作机器人系统有着重要的理论和实践价值。