不确定性下移动机械臂的精确轨迹跟踪与自适应控制策略

不确定性移动机械臂的轨迹跟踪控制研究.doc 摘要： 本文针对移动机械臂在实际应用中面临的复杂环境和不确定性挑战，着重探讨了轨迹跟踪控制的设计与优化。首先，对于六自由度非完整移动机械臂，构建了一套统一的运动学和动力学模型，这是理解其行为和设计控制器的基础。在处理力矩饱和问题时，借鉴了Backstepping控制和滑模控制的思想，创新性地引入了神经网络，通过自适应学习来补偿动力学模型中的不确定性，同时处理了因力矩限制导致的控制性能下降。 进一步地，为了克服关节速度和加速度信号获取的困难，本文提出了基于模糊小波网络的观测器设计。模糊小波网络能够有效捕捉和处理系统中的非线性特性，通过这种观测器，可以实时估计关节状态，进而简化动态控制的设计，减轻了对系统导数计算的依赖，提高了控制效率。 在轨迹跟踪策略上，研究者强调了任务空间轨迹跟踪的重要性。这种方法直接在机器人能感知和操作的物理空间进行路径规划，避免了传统关节空间控制所需的复杂预规划，使得控制过程更为直观和高效。通过RBF（Radial Basis Function）神经网络，实现了对系统运动学和动力学不确定性的在线建模和自适应补偿，这在提高轨迹跟踪精度的同时，保证了系统的鲁棒性和适应性。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种集成神经网络、模糊小波网络和动态面控制技术的轨迹跟踪控制策略，旨在解决移动机械臂在不确定环境下实现高精度、高速度运动控制的问题。通过实现在任务空间的直接控制，以及对系统动态特性的自适应补偿，该方法有望提升移动机械臂在工业自动化、精准定位等领域的实际应用性能。