【摘 要】
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该论文在吸收国内外先进技术、经验和方法的基础上,进行宏挠性/微刚性操作手系统折动力学建模和振动控制研究.挠性操作手的动力学运动方程为一非常复杂的、高度耦合的、非线
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该论文在吸收国内外先进技术、经验和方法的基础上,进行宏挠性/微刚性操作手系统折动力学建模和振动控制研究.挠性操作手的动力学运动方程为一非常复杂的、高度耦合的、非线性时变微分方程,该方程的建立和求解非常困难,而且在实时控制里将耗费大量的计算时间,故该本基于刚性化假设,来减少建立和求挠性操作手动力学运动方程的难度,挠性操作手的挠性变形引起的误差,通过一激光测量系统测得,并通过操作手控制算法实现补偿.宏挠性/微刚性操作手系统分为两个部分:宏操作手控制块和微操作手控制块.神经网络经过几十年的发展,在机器人控制中已获得了比较广泛的应用.神经网络所具有的任意非线性表示能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制,更适于一些复杂的、耦合的、非线性时变系统的控制.逆动力学控制是机器人控制中最常见的一种控制策略,它是联结古典控制理论和现代控制理论的桥梁.该文宏操作手采用神经网络PID控制算法,通过一个神经网络调整块适当调整PID控制的比例、微分增益参数的大小;微操作手采用逆动力学控制算法,宏操作手的挠性误差变形通过微操作手的快速运动补偿.该控制系统用于宏/微操作手的振动控制,仿真实验结果证明它是有效的,具有比较高的抑振效果.
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