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申请/专利权人：安徽工业大学

摘要：本发明公开了一种机械臂时间收敛性的控制方法及其7DOF机械臂，属于自动化控制技术领域。本发明的控制方法为首先建立7‑DOF机械臂系统的数学模型；接着设计RBF神经网络自适应控制器，利用神经网络训练求出权重，设计控制律，建立李雅普诺夫函数方程和不对称项推导其收敛性；最后设计约束状态下的神经网络自适应；设计范围参数，以遗传算法优化。通过所设计控制律在保证控制精度的条件下，验证时间收敛性是否增快。本发明通过带有时变约束状态的神经网络来进行自适应控制，并利用遗传算法在保证控制精度的条件下，选取参数优化时间收敛性，用以处理机械臂末端轨迹会产生明显偏差，精度降低的问题。

主权项：1.一种机械臂时间收敛性的控制方法，其特征在于，步骤为：S1、建模：建立机械臂系统的数学模型；S2、设计控制律：通过设计RBF神经网络自适应控制器，利用神经网络训练求出权重，进而设计控制律；S3、设计约束状态范围参数：设计机械臂输出约束状态下的神经网络自适应控制器，设计范围参数，以遗传算法取出其中的最优值；S4、验证：通过所设计控制律在保证控制精度的条件下，验证时间收敛性是否增快；所述机械臂为7-DOF机械臂；所述S1步骤中，建模的具体过程为：根据拉格朗日方法建立7-DOF机械臂系统模型的动力学方程： （1）式中：为关节角位移，为的正定惯性矩阵，为关节角加速度，为关节角加速度，是由和组成的科里奥利力和向心力的的矩阵，表示的重力矩阵，为的阻尼矩阵，为未知外加扰动，为控制输入力矩；所述S2步骤中设计控制律的具体过程为：建立李雅普诺夫函数方程和不对称项推导其收敛性，跟踪误差函数为： 2式中，为期望输入关节角位移，为所得输出关节角位移；设计跟踪误差滑模函数为： 3式中，为正定对角增益矩阵，为角速度跟踪误差，为期望关节角速度；根据式（1）—（3）可得： 4 5设为不确定项，为网络输入量；采用RBF神经网络逼近，其估计值为，设，为权重项；式中，为隐含层激励函数；所述S3步骤的具体过程为，机械臂输出约束状态设定以下方程式： 8式中，为约束上边界，为约束下界，式中n=7；约束条件为： 9；式中，ka和kb有界；定义角位移误差向量为，以及角速度误差向量，为虚拟控制器，定义为： 10式中，,设定 ,，从而的导数有界；假设分段函数，同时定义误差变量转换： 11设定U为的不确定项矩阵： 12利用RBF来逼近U（z），设计自适应律为： 13式中，为逼近未知项，为网络输入值，是正定增益矩阵，以及，为微小参数；设为对角矩阵，为Gaussian激励函数；设计控制律如下: 14式中，，为增益矩阵。

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百度查询： 安徽工业大学 一种机械臂时间收敛性的控制方法及其7 DOF机械臂