自适应模糊补偿的机械臂轨迹跟踪复合控制策略

"基于自适应模糊补偿的机械臂复合控制策略" 本文主要探讨了一种针对刚性机械臂在面临摩擦和扰动等不确定因素时的轨迹跟踪控制策略。该策略运用了李亚普诺夫稳定性理论作为理论基础，旨在提高机械臂的控制性能和精度。 首先，针对机械臂的标称模型，文章提出采用计算力矩的方法来设计控制量。这种方法旨在通过精确计算所需扭矩来驱动关节运动，从而使得机械臂能够按照预设的轨迹进行运动。计算力矩的方法考虑了机械臂的动力学特性，包括质量、惯性、重力等因素，以确保对机械臂运动的有效控制。 其次，为了补偿摩擦的影响，文中构建了一个模糊系统。模糊系统利用模糊逻辑来近似复杂的非线性摩擦模型，通过调整模糊规则和隶属函数，模糊系统可以动态地逼近和补偿由于摩擦引起的误差。这样，即使在摩擦条件变化的情况下，也能实现对机械臂的精确控制。 此外，针对随机扰动，论文设计了一种反馈控制率。这种反馈机制是基于扰动的上界估计，通过实时监测和调整控制输入，以抵消扰动对系统稳定性的影响。这种反馈控制策略确保了系统在面对不确定性时仍能保持稳定运行。 在理论分析的基础上，文章进行了仿真验证。仿真实验结果显示，所提出的复合控制策略对于具有不确定性摩擦和随机扰动的机械臂轨迹跟踪问题表现出了良好的性能。它能有效地减小跟踪误差，提高轨迹跟踪的精度，证明了该方法在实际应用中的可行性。 总结起来，这篇论文的核心是结合自适应控制、模糊系统和李亚普诺夫稳定性理论，提出了一种用于刚性机械臂的复合控制策略。该策略能够有效应对机械臂在执行任务过程中遇到的摩擦和扰动，提高了控制的鲁棒性和精度，对于机械臂控制领域的研究和实践有着重要的参考价值。