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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;清华大学
摘要：一种面向肌腱驱动机械臂的模糊自适应迭代学习控制方法，包括设定期望输入至机械臂，执行动作并获得控制输出，测量误差和存储误差信息，利用初态学习模块矫正初始状态，通过自适应迭代控制器动态调整控制参数，使用模糊控制器实时调节控制参数以应对偏差和扰动，结合模糊控制器输出与自适应控制器信号形成最终控制指令，输入控制指令至机械臂执行，并通过迭代学习不断优化控制精度。该方法通过模糊逻辑和自适应迭代学习结合，有效提高肌腱驱动机械臂的控制精度和稳定性。该方法克服传统的闭环迭代学习应用在绳驱机械臂上受摩擦和外界扰动大的缺点，对不明扰动有较好的抵抗，也可以加快迭代学习的收敛速度，有着更好的控制效果。
主权项：1.一种面向肌腱驱动机械臂的模糊自适应迭代学习控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a设定期望输入并输入至肌腱驱动机械臂；b通过驱动肌腱驱动机械臂执行动作，获得控制输出；c测量控制输出与期望输入之间的误差；d将误差信息存储于误差存储器中；e通过初态学习模块，根据误差信息矫正肌腱驱动机械臂的初始状态；f通过自适应迭代控制器，根据误差信息和系统的实时状态，应用自适应律来动态调整控制参数，以便逐步优化肌腱驱动机械臂的控制效果；g通过模糊控制器处理系统状态偏差和未知扰动，根据模糊逻辑实时调节自适应迭代控制器中的控制参数；h将模糊控制器调节后的控制参数与自适应迭代控制器生成的控制信号相结合，形成最终的控制指令，用于驱动肌腱驱动机械臂按照期望轨迹运动；i将控制指令输入肌腱驱动机械臂，实现控制；j重复步骤c至i，通过迭代学习逐步提高肌腱驱动机械臂的控制精度。
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权利要求：
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