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多機械臂系統(tǒng)的自適應命令濾波反步控制研究

發(fā)布時間:2020-12-18 15:25
  隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展,機械臂已逐漸應用到人們生產(chǎn)和生活的諸多方面,極大地促進了工業(yè)和科技事業(yè)的快速發(fā)展。在工業(yè)生產(chǎn)過程中,多個機械臂組成的網(wǎng)絡化系統(tǒng)與單個機械臂相比,具有消耗低、效率高等優(yōu)勢,已成為廣大學者研究的熱點之一。本文主要結(jié)合命令濾波反步技術(shù)、自適應技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡逼近理論等,提出了多機械臂系統(tǒng)的自適應命令濾波反步控制策略。此外,還考慮了參數(shù)不確定和間隙未知的情況以及控制方向未知的多機械臂系統(tǒng)。論文的主要研究內(nèi)容如下:1.考慮了基于神經(jīng)網(wǎng)絡自適應反步控制的機械臂系統(tǒng),將命令濾波反步技術(shù)、自適應以及神經(jīng)網(wǎng)絡逼近理論應用于機械臂系統(tǒng)中,并根據(jù)Lyapunov理論證明了其穩(wěn)定性;在這基礎上,進而研究參數(shù)不確定和控制間隙未知機械臂系統(tǒng)的有限時間自適應反步控制,分別設計了命令濾波器、虛擬信號、自適應更新律和誤差補償形式等。在Matlab/Simulink中進行模擬仿真,選取兩連桿機械臂和PUMA 560機械臂,仿真實驗表明所提的方法具有較好的控制效果。2.考慮了基于神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制的多機械臂系統(tǒng)。命令濾波反步技術(shù)用于避免傳統(tǒng)反步控制造成的計算復雜性問題,并采用誤差補償信號補償... 

【文章來源】:青島大學山東省

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 預備知識
    2.1 圖論及相關知識
    2.2 系統(tǒng)模型描述
    2.3 主要引理
第三章 機械臂系統(tǒng)的自適應反步控制
    3.1 機械臂系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制
        3.1.1 引言
        3.1.2 系統(tǒng)描述
        3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制器設計
        3.1.4 仿真實驗結(jié)果分析
        3.1.5 本節(jié)小結(jié)
    3.2 機械臂系統(tǒng)的自適應有限時間命令濾波反步控制
        3.2.1 引言
        3.2.2 系統(tǒng)描述
        3.2.3 自適應有限時間命令濾波反步控制器設計
        3.2.4 仿真實驗結(jié)果分析
        3.2.5 本節(jié)小結(jié)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 多機械臂系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)描述
    4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制器設計
    4.4 仿真實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 控制方向未知多機械臂系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)描述
    5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡自適應命令濾波反步控制器設計
    5.4 仿真實驗結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
致謝


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多機械臂固定時間同步控制[J]. 高苗苗,陳強,徐棟,南余榮.  計算機測量與控制. 2019(08)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機械臂任務空間滑模同步控制[J]. 張佳舒,趙寧,趙東亞.  山東科技大學學報(自然科學版). 2019(04)
[3]基于自適應滑模的移動機械臂跟蹤控制[J]. 董玉明,俞立,朱俊威.  控制工程. 2019(01)
[4]基于反步法的輪式移動機器人軌跡跟蹤控制算法[J]. 李衛(wèi)兵,吳瓊.  電子測量技術(shù). 2018(19)
[5]基于回歸神經(jīng)網(wǎng)絡多機械臂運動控制研究[J]. 陳三風,韓鑫,湛邵斌,盧鑫,林廣明,陳熙.  控制工程. 2017(11)
[6]基于粒子群的欠驅(qū)動平面機械臂PID控制算法研究[J]. 開航,陳煒,趙新華.  天津理工大學學報. 2013(03)
[7]永磁同步電機自抗擾反步控制[J]. 薛樹功,瞿成明,魏利勝.  計算機工程與應用. 2012(03)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的機械臂模糊自適應PID控制[J]. 張文慶.  黑龍江大學自然科學學報. 2008(05)
[9]機械臂軌跡跟蹤控制的仿真[J]. 陳昱昆,鐘映春,楊玲玲.  計算機仿真. 2005(11)
[10]PID模糊控制器結(jié)構(gòu)研究[J]. 李雪蓮,劉小勇.  機械工程與自動化. 2005(02)

博士論文
[1]不確定系統(tǒng)的自適應反步控制[D]. 朱陽.浙江大學 2015

碩士論文
[1]基于自適應控制和模糊控制的并條機自調(diào)勻系統(tǒng)的研究[D]. 段學闖.東華大學 2012



本文編號:2924225

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