并联机器人控制方法研究现状分析

并联机器人控制方法研究现状 并联机器人控制方法是一种复杂的非线性系统控制方法，旨在解决并联机器人的控制问题。由于并联机器人具有不确定性、高度非线性、控制复杂等特点，控制方法的设计显得尤为重要。根据国内外研究人员的研究，机构学、运动学、动力学的研究相对较多，而对控制策略方面的研究较少。 国内外研究人员对并联机器人的研究逐渐成为机器人领域研究的热点之一。对并联机器人的控制策略的研究现状进行了详细阐述，最后对其发展趋势进行了展望。 并联机器人的智能控制是自动控制发展的高级阶段，是控制论、系统论、信息论和人工智能等多种学科交叉和综合的产物，主要用于解决用传统方法难以解决的复杂的、非线性和不确定的系统控制问题。并联机器人的智能控制包括单一的智能控制方式和复合智能控制方式。 单一智能控制方式有：神经网络控制、模糊控制、专家控制、遗传算法控制、仿人智能控制、分级递阶控制、实时智能控制、进化控制、免疫控制等。在并联机器人控制中应用较多的神经网络控制和模糊控制是两种常见的智能控制方法。 神经网络控制是一种基于人工神经网络的智能控制方法，通过神经网络的学习和泛化能力来解决并联机器人的控制问题。模糊控制是一种基于模糊逻辑的智能控制方法，通过模糊规则和模糊推理来解决并联机器人的控制问题。 此外，鲁棒控制也是一种重要的智能控制方法，旨在解决并联机器人控制中的鲁棒性问题。鲁棒控制通过对并联机器人的模型不确定性和外部扰动的鲁棒性分析，设计鲁棒控制算法，来确保并联机器人的控制性能。 并联机器人控制方法的研究现状是机器人领域研究的热点之一。对并联机器人控制策略的研究现状进行了详细阐述，最后对其发展趋势进行了展望。并联机器人的智能控制、鲁棒控制等方法将在机器人领域中扮演着越来越重要的角色。