重复控制补偿ADRC提升机械手跟踪性能研究

"基于控制补偿ADRC对机械手跟踪特性研究" 本文主要探讨了在不确定性单臂机械手跟踪控制中的挑战与解决方案。机械手由于其非线性和不确定性，建立精确的系统模型是一项困难的任务，传统控制理论在此情境下难以实现高精度的跟踪控制。为了应对这一问题，作者周游、王庆林、邱德慧和孟凡成深入研究了自抗扰控制（ADRC）和重复控制，并结合两者提出了一个新的控制策略——重复控制补偿自抗扰算法。 自抗扰控制是一种先进的控制理论，它能有效处理系统内部扰动和外部干扰，通过内部模型和扩展状态观测器来估计和抑制这些扰动。而重复控制则利用反馈机制，通过在时间轴上多次迭代，减少周期性误差，提高跟踪性能。将这两种控制策略结合起来，可以在保持良好跟踪精度的同时增强系统的鲁棒性。 在不确定性单臂机械手的动力学模型分析基础上，该算法设计了一种补偿机制，旨在消除跟踪误差并增强系统对不确定性的适应能力。通过Matlab仿真，结果显示这种方法能够有效地减小跟踪误差，提升系统在面对不确定性时的稳定性，而且在不显著增加计算复杂性的前提下，达到了对不确定性单臂机械手的高精度跟踪要求。 这项研究对于实际应用具有重要意义，特别是在工业自动化领域，如机器人制造、精密装配等场景，能够提高机械手的工作效率和精度，降低生产误差。同时，该算法也为其他具有类似非线性和不确定性问题的控制系统提供了设计思路。 关键词: 不确定性单臂机械手；自抗扰控制；重复控制 中图分类号: TP273 文献标识码:A 这项工作是国家自然科学基金项目(60905051)的支持成果，发表于2010年12月的《计算机仿真》杂志第27卷第12期，展示了控制理论在解决实际工程问题上的创新应用。