1、内容简介


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2、内容说明

机械臂是指高精度,多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统。因其独特的操作灵活性,已在工业装配、安全防爆等领域得到广泛应用。
机械臂是一个复杂系统,存在着参数摄动、外界干扰及未建模动态等不确定性。因而机械臂的建模模型也存在着不确定性,对于不同的任务,需要规划机械臂关节空间的运动轨迹,从而级联构成末端位姿

不确定性主要分为两种主要类型:结构(structured)不确定性和非结构(unstructured)不确定性,非结构不确定性主要是由于测量噪声、外界干扰及计算中的采样时滞和舍入误差等非被控对象自身因素所引起的不确定性。结构不确定性和建模模型本身有关,可分为
①参数不确定性 如负载质量、连杆质量、长度及连杆质心等参数未知或部分已知。
②未建模动态 高频未建模动态,如执行器动态或结构振动等;低频未建模动态,如动/静摩擦力等。
模型不确定性给机械臂轨迹跟踪的实现带来影响,同时部分控制算法受限于一定的不确定性。应用于机械臂控制系统的设计方法主要包括PID控制、自适应控制和鲁棒控制等,然而由于它们自身所存在的缺陷,促使其与神经网络、模糊控制等算法相结合,一些新的控制方法也在涌现,很多算法是彼此结合在一起的。

“模糊PIDPID算法与模糊控制理论相结合的一种控制理论。模糊PID控制器通常,对于温度控制的理解,是觉得其技术成熟且改变不大。有一些工业的应用(如,注塑工业),不仅对时间进行精确的控制,而且在当设定值改变时,对于快速加温阶段和扰动的快速响应形成最小程度的过冲(overshoot)和下冲(undershoot)。一般采用的PID控制技术难以满足这些特殊的场合。控制器由两个部分组成:传统PID控制器、模糊化模块。

PID

matlab simulink基于模糊PID控制的机械臂位置仿真_位置仿真

模糊PID

matlab simulink基于模糊PID控制的机械臂位置仿真_机械臂_02

 

matlab simulink基于模糊PID控制的机械臂位置仿真_模糊PID控制_03