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冗余度TT-VGT机器人的神经网络自适应控制

2014-05-31 01:09
导读:理工论文论文,冗余度TT-VGT机器人的神经网络自适应控制论文样本,在线游览或下载,科教论文网海量论文供你参考: 摘要:提出了采用神经网络进行模型参考自适应控制(MRAC)的方
摘要:提出了采用神经网络进行模型参考自适应控制(MRAC)的方案,建立了自适应控制的状态模型,并推导出相应的自适应算法;最后对冗余度TT-VGT机器人自适应控制进行了仿真。

TT-VGT(Tetrahedron-Tetrahedron-Variable Geometry Truss)机器人是由多个四面体组成的变几何桁架机器人,图1所示为由N个四面体单元组成的冗余度TT-VGT机器人操作手,平面ABC为机器人的基础平台,基本单元中各杆之间由较铰连接,通过可伸缩构件li(i=1,2,…,n)的长度变化改变机构的构形。图2所示为其中的两个单元的TT-VGT机构,设平面ABC和平面BCD的夹角用中间变量qi(i=1,2,…,n)表示,qi与li(I=1,2,…,n)的关系如下[2]:

式中,d表示TT-VGT中不可伸缩构件的长度,

li表示机器人可伸缩构件的长度。

TT-VGT机器人关节驱动力F与力矩τ的关系为:

F=Bττ (2)

式中,Bτ为对角矩阵,对角元素Bτi为:

1 状态模型

机器人的自适应控制是与机器人的动力学密切相关的。机器人的动力学方程的一般形式可如下表示(不考虑外力的作用):

τ=D(q)q C(q,q)q G(q)q (4)

式中,D(q)∈R n×n为广义质量矩阵(惯性矩阵),

C(q,q)∈Rn×(n×n)为向心力及哥氏力作用的矩阵,

G(q)∈R n为重力矩阵,

τ∈R n表示机器人的驱动力矩。

对于TT-VGT机器人,用杆件变量li,ii,Li(i=1,2…,n)代替中间变量qi,qi,qi(i=1,2…,n)(见式(1)),则试(4)可表示为:

F=D(l)l C(l,i)i G(l)l (5)

式中,F∈Rn表示机器人的驱动力。

可把式(5)表示为下列状态方程:

x=A(x,t)x B(x,t)F (7)

式中,

上述机器人动力学模型就是机器人自适应控制器的调节对象。

考虑到传动装置的动力学控制系统模型如下式所示:

式中,u、l——传动装置的输入电压和位移矢量,

Ma、Ja、Ba——传动装置的驱动力矩比例系数、转动惯量和阻尼系数(对角矩阵)。

联立求解式(5)和式(9),并定义:

可求得机器人传动系统的时变非线性状态模型如下:

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