【摘 要】
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在面对时变、强耦合、不确定等特性的复杂机电系统的控制问题时,任何单一的控制方法都不能达到令人满意的控制效果。本文正是基于这一背景,提出了借鉴数据融合的方法,将若干
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在面对时变、强耦合、不确定等特性的复杂机电系统的控制问题时,任何单一的控制方法都不能达到令人满意的控制效果。本文正是基于这一背景,提出了借鉴数据融合的方法,将若干在控制性能上存在互补的、不同的控制方法进行融合的控制策略,以发挥各方法之所长得到较满意的控制效果。文章选择PID控制和模糊控制这两种在动静态品质上有明显差异和互补性的控制方法,以两关节机器人为主体来进行融合实验研究。试图用实验来验证控制方法融合的可行性及有效性。文中首先建立了两关节机器人的数学模型,并构造了机器人轨迹跟踪的PID控制系统,它能有效的消除系统的稳态误差。然后,详细分析和介绍了模糊控制的基本原理,并将其应用于机器人轨迹跟踪控制中,它不依赖于对象的精确的数学模型,能有效地克服被控对象存在的非线性和不确定性的影响。之后引入加权因子,采用加权的方法将PID和模糊控制各自的输出进行融合,将融合的结果最后输出到被控对象上。PID模糊融合控制不仅发挥了PID控制静态性能好、消除稳态误差能力强的特点,同时具有模糊控制的快速响应能力,可迅速减小跟随误差。本课题应用PMAC运动控制卡的高速计算能力以及工业PC良好的开放性,打破现有机器人控制器结构封闭的局面,开发了结构开放、功能模块化的标准化机器人通用控制器。文中所提的PID模糊融合控制即是在本控制器上进行的实验研究。实验结果表明,PID模糊融合控制在应用于机器人轨迹跟踪控制时,能取得良好的控制效果。
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