分散模型跟踪滑模控制器在陶瓷取坯机械手中的应用
基于网络控制系统的陶瓷取坯机械手的H∞鲁棒控制
陶瓷行业陶瓷取坯机械手工作环境恶劣 ， 在运行
过程 中易出现位置误差大、 不稳定等问题 ， 影响生产。
其 中 ， ｑ＝ｖ Ｖ］ ｆ ，）＝ｗ ２； Ｊ ）［ｌ ２；（ ｃｑ ［ｌＷ］ （ ｑ１
Ｖ＝Ｊ ｍ２１ ｏ（２ｑ）；＝ ｍ２１ｏ （２ｑ）Ｊ ； ｌ［ ｒ １ ｓ － １ ｖ ［ ｒ２ ｓ － １ ２ １ ２ｃ ｑ ］２ ２ｃ ｑ 】 ｗｌ［ — ｒＮ２ ｎｑ－ Ｏ ； ＝Ｏ ｍ２１ ｓ （￣ｑ ］ ２ ｉ
朱永红 肖纯材
（ 景德 镇 陶瓷 学院 ， 景德镇 ：３０ １ ３３０ ）
摘 要
研究了具有干扰二 自由度陶瓷取坯机械 手网络控制系统 状态反馈 控制 问题 。首先 ， 提出了陶瓷取坯机械手的网络化鲁棒控 制模 型 ； 进而 ， 针对存在不确定网络时延的陶瓷取坯机械手 网络控制系统 ， 通过设定最大时延 ， 并运 用矩阵不等式方法 ， 出闭环 给 系统 鲁棒控制稳定的充分条件和状态 反馈控制律 。仿真结果表明 ， 该鲁棒控制策略能够对网络控制陶瓷取坯机械手系统 的干扰 进行有效抑制。
对式 （ ） ４进行离散化并考虑时延的影响 ， 得到被控对 象的离散时间模型为
＝ ｘ Ａｄ ｄｕ 牡 ｄｕ＿娟 ｗ ｏｋ ｌｋ ・ Ｗｋ
（） ６
【ｋ Ｃｘ Ｙ－ ｋ
其 Ａｅ， ＝。 ｅＢ… ｅｄ 中ｄｎ 如 』 ｄＢ： ｍｔ ＝ Ｂ － ｔ Ａ ｑ ～ Ｂ，
由矩阵理论知 ， ＝ ￣Ａ ，∑为对角阵或约当标 ＡＡ 一
控 制系统 的稳定 性 问题 就 变成 时 滞 系统 的稳 定 性 问
考虑具有外部干扰 的如下二 自由度机械手的动 态数学模型刚 ：
Ｊｑｑ ｆ ，）＝ － ＋ （ （）＋ （ ｑｑ ｕ Ｄｑ ｄｔ ｑ ） （） １
滑模变结构控制及应用
滑模变结构控制及应用滑模变结构控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种具有强鲁棒性和抗扰动能力的非线性控制方法。
它是20世纪80年代发展起来的一种控制方法，它通过在滑模面上引入一个不连续函数来实现对系统状态的高频率的转换控制，从而将控制系统的性能提高到一个新的水平。
滑模变结构控制在自动控制领域中得到了广泛的研究与应用，下面我将就其基本原理、设计方法以及应用领域进行详细介绍。
滑模变结构控制的基本原理：滑模变结构控制的基本原理是引入一个滑模面，通过使系统状态在滑模面上进行快速的滑动，从而达到控制系统的稳定性和鲁棒性。
在滑模面上，系统状态由于受到控制输入和系统的非线性特性的影响而发生快速切换，从而使系统状态的滑动速度不断变化，最终达到滑动面的稳定状态。
滑模控制器利用滑模面上的控制输入来驱动系统状态沿着滑模面滑动，以实现状态的稳定和跟踪。
滑模变结构控制的设计方法：滑模变结构控制一般包括滑模面的设计和滑模控制器的设计两个步骤。
滑模面的设计要求其具有可实现性、稳定性和鲁棒性等特性，常用的滑模面设计方法包括等效控制、非线性控制、线性控制等。
滑模控制器的设计包括产生控制输入和产生滑模面两个部分，常用的滑模控制器设计方法包括理想滑模控制器、改进滑模控制器、自适应滑模控制器等。
滑模变结构控制的应用领域：滑模变结构控制在各个领域中都有广泛的应用，下面我将就几个典型的应用领域进行介绍。
1. 机械控制系统：滑模变结构控制在机械控制系统中应用广泛，例如机械臂控制、机械手控制等。
滑模变结构控制可以提供强鲁棒性和抗扰动能力，可以保证机械系统在复杂环境下的精确运动和稳定控制。
2. 电力系统：滑模变结构控制在电力系统中的应用主要包括电力系统稳定控制、电力系统调度控制等。
滑模变结构控制可以有效地处理电力系统中的不确定性和扰动，提高电力系统的稳态和动态性能。
3. 交通运输系统：滑模变结构控制在交通运输系统中的应用包括车辆控制、交通信号控制等。
直线加减速优化算法在陶瓷施釉机械手中的应用
为伺服 电机 的
使 卫 生 陶 瓷 产 品 施 釉 高 效 连 续 化 ，并 为 提 高 施 釉 质 量 “ 区 ” 度 ， 据 （ ） （ ） 可 得 到 减 速 段 的时 间 系数 ｎ 死 速 根 １ 、２ 式 。
度 固 定 的 情 况 ，并 没 有 考 虑 加 工 长 度 是 一 个 动 态 变 化 的 情 况 ．而 机 械 手 实 际 丁 作 状 态 往 往 又 是 在 连 续 手 动 方 式 下 进 行 ，其 机 械 手 的 进 给 量 是 一 个 动 态 变 化 的 过 程 ， 因
待
（ ２ ）
直线加减速优化算法在 陶瓷施釉机械手 中的应用
吴 勇羽 ， 艳 华 ，胡 鸿 豪 中 周
（． １江西 蓝 天 学 院 ， 昌 南 ３ ０ ２ ；２ 景 德 镇 陶 瓷 学 院 ， 德镇 ３０９ ． 景 ３３０ ） ３ ０ １
摘
要 ： 制 系统 的位 置 精 度 和 运 行 时 间 是 衡 量 施 釉 机 器 手 好 坏 的 主 要 性 能 指 标 ， 减 速 模 式 特 控 加
动态变 化值 ． 须 在 每一 个 周期都 重 新计 算加 速度 值 ， 必 所 以 在 减 速 区是 一 个 变 减 速 运 动 。
３ 判 断条 件 的设 置
根据 实验 结果 发 现 ， 过 计算 减 速点 和加 速 度 ， 通 还
不 能 完 全 解 决 直 线 加 减 速 的 “ 巴 ” 象 。所 以 在 减 速 尾 现 阶 段 设 置 一 个 判 断 条 件 ： 当 剩 下 的 距 离 小 丁 或 等 于 某
滑模变结构控制理论及其在机器人中的应用研究共3篇
滑模变结构控制理论及其在机器人中的应用研究共3篇滑模变结构控制理论及其在机器人中的应用研究1滑模变结构控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种非线性控制方法，具有高精度、强适应性、鲁棒性好等优点，因此被广泛应用于机器人控制领域。
其基本思想是构造一个滑模面，使系统状态到达该面后就会保持在该面上运动，在保证系统稳定性的同时达到控制目的。
本文将阐述滑模变结构控制的理论基础以及在机器人控制中的应用研究。
一、滑模变结构控制的理论基础1. 滑模面滑模面是滑模控制的核心概念，它是一个虚拟平面，将控制系统的状态分为两个区域：滑模面上和滑模面下。
在滑模面上，系统状态变化很小，具有惯性；而在滑模面下，系统状态变化很大，具有灵敏性。
在滑模控制中，系统状态必须追踪滑模面运动，并保持在滑模面上，进而实现控制目的。
2. 滑模控制定律滑模控制定律是滑模变结构控制的核心之一，主要由滑模控制器和滑模面组成。
滑模控制器将系统状态误差与滑模面上的虚拟控制输入之间做差，生成实际控制输入。
而滑模面则是根据控制目的和系统性质，通过手动选择滑模面的形状和大小来合理地设计。
例如，对于已知模型的系统，可使用小扰动理论来设计滑模面；而对于未知模型的系统，可使用自适应滑模控制来自动调节滑模面。
总体来说，滑模控制定律是一种强鲁棒控制方法，在快速响应、鲁棒性和适应性等方面都表现出色。
3. 滑模变结构控制滑模变结构控制是将滑模控制定律与变结构控制相结合形成的一种新型控制方法。
在滑模变结构控制中，滑模面被用来描述整个系统状态，而滑模控制定律则用来保证系统状态追踪滑模面的过程中，系统特征不会发生大的变化。
换句话说，滑模控制定律的目的是在系统状态到达滑模面后，控制系统能够迅速且平稳地滑过该面，进而保持在滑模面上稳定运动。
二、滑模变结构控制在机器人中的应用研究滑模变结构控制广泛应用于机器人控制领域，例如：机器臂控制、移动机器人控制、人形机器人控制等。
滑模变结构控制在机械臂跟踪轨迹控制中的应用
图 １ 二连 杆机械 手 的结构 示意 图
Ｆｉ ． Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｇ ａ ｈ ｏ ｅｔ － ｎ ｎ ｐ ｌ ｔ ｒ ｇ１ ｔ ｕ ｔ ｒ ｒ ｐ ｆｔ ｈ ｗｏ ｌ ｋ ｍａ ｉ ｕ ａ ｏ ｉ
维普资讯
第５ 期
林国英 ，李
光， 艾志浩
滑模变结构控 制在机械臂跟踪轨迹控制 中的应用
ห้องสมุดไป่ตู้
８ １
图１ 中，ｍ。 。 ，ｚ，ｍ ，ｚ分别是等截面匀质连杆 １ 、
２ 的质量和长度 ，ｍ 为 固连在连杆 ２端点的集 中质量 ， ｐ ０， ０ 为连杆转角 ， 。 ， 是关节 驱动力矩 ，ｇ为重
法不 仅能满 足平滑控 制要求 ，而且跟 踪性能 良好 。
及容易在线 实现等优点 ，因此 ，这种控 制方法适用 于
非线性多变量控制对象¨ 】 ４。同时 ，滑模变结构方 法对 系统 的参 数摄 动及外部 干扰具有 很强 的鲁棒性 ，但 这 种鲁棒性 是通过控制 量的高频抖 动换来 的 ，这就 是滑 模变结构 控制系统 中的抖振现象 ，它轻 则会引起执 行 部件的机械磨损 ，重则会激 励未建模 的高频动态 响应 ， 而使控制失效 ６ ．。国内外学者 已经提 出了一些解决方 】
Ｌｉ ｏ ｎ ｎ Ｇｕ ｙｉｇ， Ｌｉ ａ ｇ，Ａｉ ｉ ａ Ｇｕ ｎ ｈｏ Ｚｈ
（ ｕ ａ ｉｅｓ ｙｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｈ ｚ ｏ ｎ ｎ４ ０ ．Ｃ ｉａ） Ｈ ｎ ｎＵｎ ｒ ｔ ｆ ｃ ｎ ｌ ，Ｚ ｕ ｈ ｕＨｕ ａ １ ０ ８ ｈｎ ｖ ｉ Ｔ ｇ ２
Ｋｅ ｒ ｙｗｏ ｄｓ：ｔａ ｋ ｎ ｏ ｔｏ ；ｍａ ｉ ｕ ａｏ ｒ ｃ ｉ ｇｃ ｎ ｌ ｒ ｎ ｐ ｌｔ ｒ；ｓｉｉ ｇｍｏ ｅｃ ｎ ｏ ｌ ｎ ｄ ｏ ｔ ｌ ｄ ｒ
基于滑模自适应控制的双关节机械手轨迹跟踪
1.2动力学模型
动力学模型描述了机械手系统控制输入转矩和结 构运动之间的关系。本文运用欧拉拉格朗日法来建立 机械手的动力学模型。因为拉格朗日力学法只需要提 供机械臂的运动速度,而不需要求内作用力，这使得模 型在运算中得到简化。通过欧拉拉格朗日法进行运算 简化可得双关节机械手的动力学方程描述为如下形 式[22]:
B($ $ +C($$) $ +G($ = T
(1)
式中，&表示为关节角;。表示为角速度;。表示为角加
速度。H为正定惯性矩阵,具体表述为：
a + 2%cosC2 + 2/sin$ " + %cosC2 2 + /sin$ 1
"+ % cos $ n + /si $
"
C为哥式力和离心力矩阵,具体表述为：
节PID参数进行移动液压机械手的轨迹跟踪控制, 仿真结果能大致追踪到机械手的轨迹&但是此方 法的误差较大，并且调节参数需要的时间较长,当 控制能量需求较大时也很难满足需求&神经网络 控制在针对非线性和不确定系统有着明显的优势，
* 也是较先进的控制方法 17打文献［18 ］中运用神经
网络控制算法对机械手进行动力学建模,对未知部 分进行分析与逼近,最后通过在线建模和前馈补偿 来实现对机械手轨迹的高精度跟踪&自适应控制 是指系统能够根据环境的变化来调整自身的行为
或性能&文献［19 ］采用自适应控制,通过自动调节 不确定项来减小误差,提高控制精度&但是系统的 控制性能明显依赖于增益值,要获得更好的性能, 就必须使用较高的增益&文献［20 ］在采用自适应 思想设计控制器时,引入在线可调参数,使得控制
基于函数滑模控制器的机械手轨迹跟踪控制
学模型和 滑模 函数得到 系统 的不确 定项； 然后 ， 利用 Ｒ Ｂ Ｆ神 经网络逼近 系统不确 定项 ， 由于神 经 网络逼 近存在误 差 ，
而且在初始阶段误 差较 大， 设计 函数滑模控制 器和鲁棒补 偿项 对神 经网络逼近误 差进行 补偿 ， 以克服 普通 滑模控制
器容 易引起 的抖振 问题 ， 同时提 高系统的跟踪 控制性 能。基 于李亚普诺 夫理论 证明 了闭环 系统的全局稳 定性 ， 仿真 实验也验证 了方法 的有效性 。 关键词 ： 机械 手 ； 函数滑模 ； 神 经 网络 ； 轨迹跟踪 ； 滑模控 制
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ａ ｗ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ Ｍｏ ｄ ｅ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ（ Ｆ Ｓ ＭＣ ）ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
ｏ ｆ ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ．Ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ Ｒ ＢＦ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｗ ａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｏ ｆ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ， ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｌｌ ａ ｙ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｌ ａ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ， ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ａ ｔ ｏ ｒ ｗ ｅ ｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｆ ｏｒ ｅ ｒｏ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ．Ｔｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｗ ａ ｓ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｌ ｅ ｏ ｆ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ａ ｔ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ
基于低通滤波器的机械手滑模控制
基于低通滤波器的机械手滑模控制袁新娣;卢清;钟林【摘要】The manipulator system is a typical multi input and multi output nonlinear system. It has the characteristics of time varying, strong coupling and nonlinear dynamics, high precision and fast tracking. Sliding-mode control is an important method for manipulator control, but the controller output designed by the general sliding-mode control method has strong chattering, which causes bad effects on plant. In the paper, a new control scheme of sliding-mode combined with low pass filter was described, and sliding-mode surface equation was defined. Based on the approach law, the control law was designed. At the same time, the asymptotic stability of the system was proved by Lyapunov function. MATLAB simulation about a two-link manipulator showed that the scheme could eliminate chattering and track with high precision and speediness.%机械手是典型的多输入多输出非线性系统, 具有时变、强耦合、非线性、快速高精度跟踪等特点.滑模控制是机械手控制的一种重要方法, 但基于一般滑模控制方法设计的控制器, 其输出存在高频抖动, 给被控对象带来不利影响.采用滑模结合低通滤波器的控制策略, 定义滑模面, 利用趋近律方法设计滑模控制律, 基于李亚普诺夫 (Lyapunov) 函数证明系统的渐近稳定性.以双关节刚性机械手为例, MATLAB仿真结果表明, 该控制策略能减小抖动、实现高精度跟踪.【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(043)002【总页数】6页(P54-59)【关键词】机械手;动态模型;滑模控制;低通滤波器;仿真【作者】袁新娣;卢清;钟林【作者单位】赣南师范大学物理与电子信息学院, 江西赣州 341000;赣南师范大学物理与电子信息学院, 江西赣州 341000;赣南师范大学物理与电子信息学院,江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】TP24机械手是典型的多输入多输出非线性系统，具有时变、强耦合、非线性、快速高精度跟踪等特点，所以需要高级控制算法对其进行控制[1].目前，滑模控制(又称滑模变结构控制)是机械手的一种重要控制方法[2-3]，是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续. 滑模控制的“结构”并不固定，而是根据系统状态不断变化，使系统按预定的“滑动模态”轨迹运动.滑动模态可设置，且与对象参数及扰动无关，因此滑模控制具有响应快速、对参数变化及扰动不敏感、无须在线辨识、物理实现简单等优点[4].但是，该方法也有如下缺点：当轨迹到达滑模面后，系统难于严格沿着滑模面向平衡点滑动，而在滑模面两侧来回穿越，产生抖动.为了消除抖动，研究人员提出了多种改进方法，如:文献[5]针对多关节机械手关节轨迹跟踪控制问题，提出了基于名义模型的机械手PI鲁棒滑模控制；文献[6]提出了一种基于模糊补偿的滑模控制，设计了鲁棒自适应控制律，消除了逼近误差造成的影响，保证了系统的稳定性；文献[7]在传统滑模变结构的基础上，对双幂次趋近律进行了改进，提出一种改进的双幂次趋近律，有效提高了趋近速度，并削弱了抖动；文献[8]针对双臂柔性机械手控制系统,提出了一种基于遗传算法的高阶终端滑模控制方法,削弱抖动对柔性模态的影响,提高了末端位移控制精度.笔者提出一种基于低通滤波器的机械手滑模控制策略，在滑模控制器的输出端加入低通滤波器，可有效滤除高频抖动，实现高精度控制.1 基于低通滤波器的机械手滑模控制1.1 机械手的动态方程基于拉格朗日运动学建立动态模型，一个N关节机械手的动态方程为[9](1)其中：q∈Rn为机械手各关节的角度，和分别为关节角速度和角加速度，M(q)∈Rn×n 为机械手的惯性矩阵，为离心力和哥氏力矩阵，G(q)∈Rn为重力矩，τ∈Rn为驱动力矩.式(1)的动态方程，具有以下特征[10]：特征1 正定对称性：对于任意q，M(q)是正定对称的；特征2 有界性： M(q)和对所有是一致有界的；特征3 斜对称性：对任意是斜对称的，即对任意向量ξ，有特征4 线性特征：机械手的数学模型对物理参数是线性的，即若将中的定常系数换为向量θ，则可以定义适当的矩阵使成立，其中v为速度，a为加速度.1.2 滑模控制器的设计及其稳定性分析基于低通滤波器的滑模控制器整合了滑模控制与滤波器的特性，实现了对机械手的控制，其系统结构如图1所示[11] .滤波器位于滑模控制器后，对高频抖动信号进行滤波.图1 基于低通滤波器的滑模控制器低通滤波器的传递函数为其中：λi>0.由图1可知(2)其中：Λ=diag(λ1,λ2,…,λn),λi>0,i=1,2,…,n.将式(1)代入式(2)，得(3)理想角度输入qd(t)的跟踪误差为e(t)=q(t)-qd(t).滑模面函数为(4)其中：Λi=diag(λi1,λi2,…,λin),λij>0,i=1,2,j=1,2,…,n.李雅普诺夫(Lyapunov)函数为其微分为根据前所述机械手动态方程的特征1，M(q)为正定对称阵，有又根据特征具有斜对称性，有则得(5)由式(3)得(6)将式(6)代入式(5)，得sT(Λu+H)，(7)其中基于趋近律方法设计的滑模控制律[12]为u=-Λ-1(H+ηsgn(s))，(8)其中：η>0.将式(8)代入式(7)，得可见按照式(8)设计的滑模控制律是全局渐近稳定的.2 仿真及分析为了验证笔者设计的滑模控制律的有效性，以图2所示双关节刚性机械手为例，进行MATLAB仿真验证.图2 双关节刚性机械手示意图根据式(1)，对图2所示机械手模型，分别表示为参量设置如下m1=m2=1 kg， l1=l2=0.1 m，g=9.8 m·s-2，q1d=sint，q2d=sint， [q1,q2,q3,q4]=[0.5,0,0.5,0]，使用Simulink仿真，系统输入是双关节角度期望值，仿真主程序如图3所示.图3中，“SMCctrl”及“robot”模块均用MATLAB的S函数描述，“SMCctrl”为基于式(7)，(8)设计的滑模控制器, “robot”为式(1)描述的双关节机械手, 为滤波器数学模型.图3 Simulink仿真主程序在MATLAB中对几种变量随时间变化的情况作图，结果如图4～7所示.从图4可知，关节1，2的角度均能在1 s后精准跟踪期望输入.从图5可知，关节1，2的角速度均能在1.8 s后精准跟踪期望输入.比较图6，7可知，低通滤波器能消除抖动.图4 关节1，2的角度跟踪图5 关节1，2角速度跟踪图6 滤波前关节1，2的控制输入图7 滤波后关节1，2的控制输入3 结束语针对机械手采用滑模控制时出现的高频抖动，提出在控制器后面加入滤波器的策略.通过定义滑模面函数，选择趋近律的滑模控制函数，应用Lyapunov函数证明了系统是渐近稳定的.应用MATLAB仿真，验证了加入滤波器后系统控制输入量的抖动明显减少，且系统输出角度在1 s能跟踪理想轨迹、输出角速度在1.8 s能跟踪理想轨迹，达到了快速高精度跟踪的目的.参考文献：【相关文献】[1] 霍伟. 机器人动力学与控制[M]. 北京: 高等教育出版社, 2005.[2] YU X H, XU J X. Advances in variable structure systems[M]. Singapore: World Scientific Publishing, 2000.[3] MAN Z H, PAPLINSKI A P, WU H R. A robust MIMO terminal sliding mode control scheme for rigid robot manipulators[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1994, 39 (12): 2464-2469.[4] 刘金琨. 滑模变结构控制MATLAB仿真基本理论与设计方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2005.[5] 马莉丽, 蒋猛. 基于名义模型的机械手PI鲁棒滑模控制研究[J]. 西南大学学报 (自然科学版), 2016, 38 (12): 133-139.[6] 倪骁骅, 刘青. 基于MIMO系统的机械手自适应模糊滑模控制[J]. 中国农机化学报, 2015, 36 (2): 265-268.[7] 翟伟娜, 葛运旺, 宋书中. 基于改进趋近律的机械手滑模控制[J]. 信息与控制, 2014, 43 (3): 300-305.[8] 王艳敏, 冯勇. 基于遗传算法的柔性机械手高阶终端滑模控制[J]. 吉林大学学报 (工学版), 2009, 39 (6): 1563-1567.[9] 安铃芝. 机械手自适应模糊控制方法研究[D]. 成都: 西南石油大学机电工程学院, 2017.[10] 刘金琨. 机器人控制系统的设计与MATLAB仿真[M]. 北京: 清华大学出版社, 2010.[11] KANG B P, JU J L. Sliding mode control with filtered signal for robot manipulators using virtual plant/controller[J]. Mechatronics, 1997, 7 (3): 277-286.[12] 汪海波, 周波, 方斯琛. 永磁同步电机调速系统的滑模控制[J]. 电工技术学报, 2009, 24 (9): 71-77.[13] 李富强. 基于动力学模型的机械手控制策略研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨理工业大学机械工程学院, 2009.。
人工智能在陶瓷制造中的应用
人工智能在陶瓷制造中的应用在陶瓷制造领域，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，正逐渐展现其强大的应用潜力。
本文将探讨人工智能在陶瓷制造中的应用，并分析其对陶瓷行业的影响。
一、陶瓷制造中的质量控制在陶瓷制造中，质量控制是非常重要的环节。
传统的质量控制方式主要依赖人工进行目视检查，速度慢且容易出错。
而引入人工智能技术，则可以通过图像识别、数据分析等方法，实现对陶瓷产品质量的自动检测和判别。
通过训练人工智能模型，可以将数千张陶瓷产品的图像输入模型中，并根据事先设定好的标准，自动判断产品的合格与否。
这样不仅提高了质量检测的准确性，还大大提高了生产效率，降低了人力成本。
二、陶瓷产品设计和创新人工智能在陶瓷产品设计和创新方面也具有巨大的潜力。
通过机器学习算法的应用，人工智能可以分析大量的陶瓷样本数据，并发现其中的规律和趋势。
基于这些数据分析结果，设计师可以更加准确地预测市场需求和消费者喜好，从而有针对性地进行新产品的设计和创新。
此外，人工智能还可以通过自动生成设计方案，为陶瓷产品的设计提供新的思路和灵感。
三、陶瓷生产过程的优化陶瓷制造过程包含了多个环节，如原料准备、成型、干燥、装饰、烧制等。
而这些环节中的参数设置和控制，往往需要大量的经验和技术支持。
人工智能可以通过学习历史数据和模拟实验，帮助寻找出陶瓷生产过程中的最佳参数组合。
此外，人工智能还可以通过实时数据监测和预测技术，对生产过程进行实时调整和优化，从而提高产品质量，降低生产成本，并减少资源的浪费。
四、售后服务和客户体验人工智能技术在陶瓷制造中的应用不仅局限于生产过程，还可以通过智能客服等方式提供更好的售后服务和客户体验。
通过自然语言处理和语音识别技术，人工智能可以与客户进行智能对话，解答客户的问题，提供产品使用指导和故障排除。
此外，人工智能还可以通过分析客户的购买历史和偏好，为客户提供个性化的推荐和定制服务，增强客户的满意度和忠诚度。
不确定机器人的滑模轨迹跟踪控制
不确定机器人的滑模轨迹跟踪控制随着机器人技术的不息进步和应用，滑模控制作为一种有效的控制方法在机器人领域中得到了广泛的应用。
滑模控制能够在面对不确定性和干扰时保持系统的稳定性和鲁棒性，因此受到了浩繁探究者的关注。
本文将针对进行深度的探究和谈论。
不确定机器人通常指的是在工作环境中存在各种未知参数、不确定摩擦和扰动等状况下的机器人系统。
这些不确定因素给机器人的轨迹跟踪控制带来了困难，传统的控制方法很难在面对不确定性时保持系统的稳定性和精确跟踪轨迹。
滑模控制是一种基于滑模面的控制方法，通过引入滑模变量来消除不确定性和干扰对系统的影响。
滑模面是一个虚拟的面，系统状态的变化被限制在滑模面上，从而使系统能够在面对不确定性时保持稳定。
滑模控制的优势在于其简易性和鲁棒性，可以适用于各种不确定机器人的轨迹跟踪问题。
在中，起首需要建立系统的动力学模型。
通过建立系统的数学模型，可以为滑模控制器设计提供必要的参考。
在思量不确定性的状况下，可以接受线性矩阵不等式（LMI）方法对系统进行建模和分析，进一步确定控制器的设计参数。
其次，在滑模控制器的设计中，需要选择合适的滑模面和滑模控制律。
滑模面的选择应该能够在系统状态变化过程中迅速收敛到零，从而实现轨迹的精确跟踪。
同时，滑模控制律的设计需要满足系统被控制参数的约束条件，以提高系统的稳定性和鲁棒性。
最后，在实际应用中，还需要思量到传感器误差和通信延迟等因素对控制系统的影响。
传感器误差会导致轨迹跟踪误差，通信延迟会影响控制信号的实时性。
因此，需要将这些因素思量在内，设计适应性滑模控制算法，以提高系统的鲁棒性和性能。
是一个复杂且具有挑战性的问题，需要综合思量系统动力学特性、不确定因素和控制器设计等方面的因素。
只有在充分理解机器人系统的特性和不确定性状况下，接受恰当的滑模控制方法，才能实现有效的轨迹跟踪控制。
总之，滑模控制作为一种有效的控制方法，在不确定机器人的轨迹跟踪控制中具有重要的应用价值。
人工智能在陶瓷制造中的应用
人工智能在陶瓷制造中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各行各业中的应用越来越广泛，陶瓷制造业也不例外。
利用人工智能技术，可以在提高效率的同时，确保产品质量和降低成本。
本文将探讨人工智能在陶瓷制造中的应用。
一、生产自动化在陶瓷制造过程中，借助人工智能技术，可以实现生产线的自动化。
通过对生产线上各个环节进行智能监控和控制，能够减少人为干预，提高生产效率。
例如，利用人工智能技术，可以实现原料的自动配料、生坯的自动成型、窑炉的自动控制等。
自动化生产不仅提高了生产效率，降低了劳动力成本，还可以减少因人为因素引起的产品缺陷。
二、质量控制在陶瓷制造中，质量控制是非常重要的一环。
利用人工智能技术，可以对陶瓷产品进行非常精准的质量控制。
通过对大量历史数据的分析，结合机器学习算法，可以建立陶瓷产品的质量模型。
通过实时检测采集到的数据，可以与质量模型进行比对，快速发现产品缺陷并进行处理。
这将大大提高产品的合格率，减少次品产生。
三、预测性维护在陶瓷制造过程中，机械设备的损坏是一个常见的问题。
利用人工智能技术，可以实现对机械设备的预测性维护。
通过对设备运行数据的实时采集和分析，可以发现设备潜在的故障风险，提前进行维护。
这有效地减少了设备故障对生产的影响，降低了维修成本，提高了设备的利用率。
四、产品设计在陶瓷制造中，产品设计是至关重要的一环。
人工智能技术通过对大量历史数据的分析和学习，可以帮助设计师预测不同设计方案的受欢迎程度。
通过分析市场需求和消费者喜好，人工智能技术可以提供一些建议和优化方案，辅助设计师进行产品设计。
这将有助于提高产品的市场竞争力和满足消费者的需求。
五、个性定制随着消费者需求的多样化，个性定制的产品越来越受欢迎。
人工智能技术可以帮助陶瓷制造企业实现个性定制。
通过对消费者需求进行数据分析，结合陶瓷制造的工艺特点，可以实现个性化产品的设计和生产。
这将满足消费者的个性化需求，提高企业的市场竞争力。
陶瓷墙地砖分检机械手运动及控制系统的设计
码垛位置 ， 等 品有 输送 线送至 码垛 １ 机械手不 动 优 ， 作； 合格品与不合格品分别有机械手取至码垛位置 ２ ，
３３０ ） ３０ ０
摘
要 ： 陶瓷墙 地砖 全 自动检 测 生 产 线 的 均 布 三臂 回 转 式 分检 机 械 手 进 行 了运 动 及 控 制 系统 设计 。 对
其机座的回转及手臂的升降等运动采用气动驱动 ， 手腕采用具有 断电保护的真空吸盘吸 附方式 ， 控制运动的 Ｐ Ｃ系统采用了先进的模块化设计 ， Ｌ 具有可靠性 高、 抗干扰能力强和 易于操控 的特点。
ＮＩ ａ ．ｕ Ｅ Ｔ ｏｓ ｎ ，Ｃ ＨＥＮＧ Ｈｏ ｇ ｔｏ ，Ｌ ＡＮＧ Ｇａ ｇ ，ＴＩ ｅ ｇ ，ＨＵＡＮＧ Ｊｎ ｙ ａ ｎ －ａ Ｉ ｎ ＡＮ Ｆ ｎ ｉ－ ｕ ｎ
（． １ 景德 镇陶瓷学 院，江西省景德镇
３ ３０ ； ． ３ ０ １ ２ 景德镇高 等专科 学校 ，江西省景德镇
生产 线示 意 图见 图 １ 。
墙地砖 检 测装置 接近 开 关
采用均布三臂 回转式结构 ， 其机械手 的主要动作 归纳 为手 臂 的升 降 、 盘 的 吸 附 与松 开 、 座 的旋 转 ， 吸 机
这 ３ 动 作分 别 由升 降 气 缸 、 个 吸盘 和 双 作 用 气 缸来 完
成； 其次 ， 采用换向阀来实现动作的交替变化 。气动回 路系统原理图如图 ２ 所示。 真空吸盘的吸附动作 由真空发生器和二位二通阀 控 制 ， 降手臂 由三位 四通 阀控 制 ， 升 机座 旋转 通 过双作 用气缸 的动作 由三位 四通 阀控制 ， 整个 回路都采用行 程开关控制信号。气源经空气过滤器 、 减压阀处理后 ， 通 过相 应 的 电磁换 向阀进 入各 个气 动执 行元 件 。 电磁
一种改进的机械手快速跟踪控制
一种改进的机械手快速跟踪控制
翟伟娜;宋书中;葛运旺
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2014(22)4
【摘要】针对机械手快速跟踪控制需要具有高精度和强鲁棒性等特点,基于改进趋近律的滑模控制方法提出了实现机械手快速跟踪控制的滑模控制器,算法设计在双幂次趋近律的基础上采用非奇异滑模面利用饱和函数将符号函数替代的方法,通过调整主要参数pq、α、β和γ的值有效提高了机械手关节的趋近速度、快速跟踪期望轨迹、缩短响应时间;所提出的控制算法应用于仿真机械手轨迹跟踪,通过与传统PID控制算法和双幂次趋近律滑模控制算法的对比实验,表明基于改进控制算法的机械手得到了良好的控制且抖振小因此对机械手的快速跟踪控制取得了一定的成效.
【总页数】3页(P1134-1136)
【作者】翟伟娜;宋书中;葛运旺
【作者单位】河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471023;洛阳理工学院电气工程与自动化系,河南洛阳471023
【正文语种】中文
【中图分类】TP241
【相关文献】
1.二自由度机械手鲁棒跟踪控制器的一种设计方法 [J], 朱甦;陈再良
2.基于快速终端滑模算法的机械手跟踪控制研究 [J], 钱东海;黄友昕;董小康;吴鹏
3.CTS实验六自由度机械手快速跟踪插补控制方法研究 [J], 谭兴强;谢志江;岳茂雄
4.一种用于机械手控制的在线快速学习方法 [J], 朱秋煜;韩锦成;莫玉龙
5.基于ADAMS与MATLAB的一种七自由度机械手轨迹跟踪控制仿真研究 [J], 梁喜凤;杨犇
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陶瓷行业自动化
陶瓷行业自动化一、引言陶瓷行业作为传统的制造业之一，在生产过程中一直面临着效率低下、劳动强度大等问题。
随着科技的发展，自动化技术在陶瓷行业中得到了广泛应用，极大地提高了生产效率和产品质量。
本文将介绍陶瓷行业自动化的概念、应用领域、关键技术和发展趋势。
二、概念陶瓷行业自动化是指利用先进的机械、电子和控制技术，实现陶瓷生产过程中的自动化操作和控制。
通过自动化技术，可以实现陶瓷生产线的自动化运行，减少人工操作，提高生产效率和产品质量。
三、应用领域陶瓷行业自动化广泛应用于以下几个方面：1. 陶瓷原料的自动化输送：利用自动输送设备，将陶瓷原料从仓库输送到生产线上，减少人工搬运，提高生产效率。
2. 陶瓷成型的自动化：利用自动成型设备，将陶瓷原料按照设计要求进行成型，实现高精度的产品制造。
3. 陶瓷烧结的自动化：利用自动烧结设备，对成型后的陶瓷制品进行烧结处理，提高产品的强度和耐磨性。
4. 陶瓷包装的自动化：利用自动包装设备，将烧结后的陶瓷制品进行包装，提高包装效率和产品外观质量。
四、关键技术陶瓷行业自动化的实现离不开以下几个关键技术的支持：1. 传感技术：利用传感器对陶瓷生产过程中的温度、压力、湿度等参数进行实时监测，实现对生产过程的精确控制。
2. 控制技术：通过PLC（可编程逻辑控制器）等控制器对陶瓷生产过程中的设备进行自动控制，实现生产线的自动化运行。
3. 机器视觉技术：利用机器视觉系统对陶瓷制品进行检测和质量控制，提高产品的合格率。
4. 数据采集与分析技术：通过数据采集系统对陶瓷生产过程中的各项数据进行采集和分析，实现对生产过程的优化和控制。
五、发展趋势随着科技的不断进步，陶瓷行业自动化将呈现以下几个发展趋势：1. 智能化发展：陶瓷行业将借助人工智能等技术，实现生产过程的智能化控制和优化，提高生产效率和产品质量。
2. 网络化应用：陶瓷行业将通过互联网技术实现生产线的远程监控和管理，实现生产过程的实时掌控。
工业机器人控制策略
工业机器人控制策略探讨1. 刖吞工业机器人（机械手）是一个十分复杂的多输入多输出非线性系统，它具有时变、强耦合和非线性的动力学特征，因此带来了控制的复杂性。
由于测量和建模的不精确，再加上负载的变化以及外部扰动等不确定性的影响，难以建立工业机器人精确、完整的运动模型。
现代工业的快速发展需要高品质的工业机器人为之服务，而高品质的机器人控制必须综合考虑各种不确定T生因素的影响，因此针对工业机器人的非线性和不确定性的控制策略成为了工业机器人研究的重点和难点。
2. 工业机器人的控制策略针对工业机器人的多变量、非线性、强耦合以及不确定性，目前采用或正在大力研究的主要有如下几种控制策略：2.1变结构控制20世纪60年代，前苏联学者提出了变结构控制。
20世纪70年代以来，变结构控制经过控制学者的传播和研究工作，经历40多年来的发展，在国际范围内得到广泛的重视，形成了一门相对独立的控制研究分支。
变结构控制方法对于系统参数的时变规律、非线，性程度以及外界干扰等不需要精确的数学模型，只要知道它们的变化范围，就能对系统进行精确的轨迹跟踪控制。
变结构控制方法设计过程本身就是解耦过程，因此在多输入多输出系统中，多个控制器设计可按各自独立系统进行，其参数选择也不是十分严格。
滑模变结构控制系统快速性好，无超调，计算量小，实时，性强。
变结构控制本身的不连续性以及控制器频繁的切换动作有可能造成跟踪误差在零点附近产生抖动现象，而不能收敛于零，这种抖动轻则会引起执行部件的机械磨损，重则会激励未建模的高频动态响应一特别是考虑到连杆柔性的时候，容易使控制失效。
2.2自适应控制控制器参数的自动调节首先于20世纪40年代末被提出来讨论，同时自适应控制的名称首先用来定义控制器对过程的静态和动态参数的调节能力。
自适应控制的方法就是在运行过程中不断测量受控对象的特性，根据测得的特征信息使控制系统按最新的特性实现闭环最优控制。
自适应控制能认识环境的变化，并能自动改变控制器的参数和结构，自动调整控制作用，以保证系统达到满意的控制品质。
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设切换函数为 ％ ｔ＝ ｅ ｔ＝ （ ｑ （ ０ ） ）
其中， ｑ＝［ ， ， …… ， ］ ～ 为常数矩阵。 ｃ 由 （） ６式求得 ：
－
（） ６
∈Ｒ ， … 代表外来干扰及示乐菇闸露 互作用的和 ； ＝（ ｘ Ｔ
…
，
） Ｉ 是 统＿ 卷古 ｍ 曼 并 １ 素 Ｐ １ ∈＂ 状 Ｉ ： ， 规定Ａ 量； ，
为块 对角阵 ； （，） ｈ ， ｈｘ ｔ＝［ｌ ， ……１ Ｔ １ ］∈ ¨； （） ， Ｉ ． ｕｔ ＝
……ｕ ］ ｎ∈
现给出第 ｉ 个子 系统线性时不变跟踪模型为 ：
－
＾
＾ ＾
（） ｊ ｔ ＋Ｂ （）ｉ ，， … ， ） ｔ：Ａ （） ｉ 【（＝１２ … Ｎ
变结构分散 控制就是要 为每个子 系统选择一个 适当切换
萼雾 昌 攀
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瓷Байду номын сангаас
工
业
２０ ０２年 第 １ 期
函数使得之上滑模运动获得 希望的特 性 ， 选择非 连续控制 并 律使得 ｃ 滑动面 —运动趋 于稳定 。 ｓ 总体 ｃ 滑模表达式 ： ｓ
（＝１２ …一 Ｎ ｉ ，， ）
（） ４
其中 ． ｔ ＝ （） （ 为跟踪误差向量 。 （ ｔ 一 ｔ ） ） 那么由 Ｙ（） ｔ 和 （） 导出跟踪误 差运动方程 如下关 系 ｔ可
式：
Ａ ＾ ＾ Ａ
自（） ｔ ＝Ａ自（） Ａ —Ａ ） （） ｔ 一Ｂ （） （ ， ｔ＋（ ｔ ＋Ｂｕ（） ， ｔ 一 ｘ （） ５
分 散 模 型 跟 踪 滑 模 控 制 器 在 陶 瓷 取 坯 机 械 手 中 的 应 用
朱永红 聂 陶荪 胡鸿豪
（ 景德镇 陶瓷 学院机 械 电子 工程 系 ，３０ １ ３３０ ）
摘 要 首 先 从理 论 上研 究 了一 粪 非 线 性 太 系统 的分 散 自适 应 滑模 控 制 方 案 ， 通过 理 论 分 析 证 明 了该 分 散 自适 应滑
中固分 类号 ： １４ ５ ７．
ｘｔ ＝Ａ ｘｔｘｔ＋Ｂ ｘｔｕ ｔ＋ｈｘ ｔ （） （ ， （ ） ） （ ， （） （，） ）
（） ２
１ 前
言
其 中， （） ，２ …… ，Ｎ ） ｘ ｔ ＝（ ｘ ， ＸＴ ∈
… 。
； ｘ ｔ ＝［ 。 ， Ａ（ ，） Ａ ，
模控制 系统是 奎局稳定 ， 跟踪误差可收故到零 的一 个邻域 内。针 对现有的陶瓷取妊机械 手在运行过 程 中出
现 的位置误差 太、 不稳定等 问题 ， 用滑模控 制对陶瓷取坯机械手进行 ５￣ 真应 用， 采 ＂６ － 收到 了良好 的效果 。 关键词 滑模控制 嚣， 型跟踪 卣适应控制 ， 模 分散控制 ， 陶瓷取坯机械 手 文献标识码 ： Ｂ
．
４
． ４
Ｅ
ｓ ｔ＝ （） ｊ （） ｉ ） ｆ ＝ｑ ｅ ｔ （ Ａ ．
ｑＢ （） （ ， ｊ ｔ一ｑ ｘｔ ）
（ｊ Ａ —Ａ） ｔ ｑ ，ｔ 一 （） 珏ｕ（）
（） ７
（ ｔ，， ． ，， ， 有上下界。 ， Ｂ（ ｔ ｈ（ ｔ ） ） ） 其整体形式可 表示如下
其中 ＝（ 。 …… ． ） ∈Ｉ ． ｉ Ⅱ是子 系统 Ｐ 的状 态向 量 ； ｉ （ 是子系统 的控制输 入 ， ｔ ） 是标 量 ； （ ｔ∈Ｒ ～ ， ，） Ⅱ 是 ， ｔ 的函数矩阵 ； 。） 珏（ ｔ ∈ 为控制 函数 的 系数 阵 ； ｔ ｂ（ ）
２ 问题 的描 述及 基本 假 设
考虑由下面 Ｎ个 相互关 联的子 系统 Ｐ 所构成 的非 线性 ｉ
系统 Ｐ ： Ｐ： （） ｉ ｔ ＝Ａ （ ｔ ｔ＋ （ ． （） （ 。 。） （） ｔ ＋ ｔ ｘ ） ） （） １ ｔ ）
ｂ （） ０ ｍ ｔ＝
ｓｔ ＝（ ｔ， （） … ・ ｔ ］ ｃｅ（）ｃ￣ （ …一 （） （）ｓ ｔ， ａ ・ ） ＝［ ｌｔ，ａ２ ｔ （ ）
＝
（ ． ｑ（ ． Ｂ） Ａ 一Ａ）
（ ｑＢ） ｃ Ｂ ．
（４ １）
（５） １
＝
墨 ＝（ ． ｑ ｑＢ）
＝
（６ １）
其中 ，ｉｔ∈ ｙ ） （
＾
， 为模 型状 态向量 ； （） ｔ∈
， 为有界 参
考输 人 ；， ～ ， ∈ ＾∈
＾ ＾
为常数矩阵 。并假 定 Ａ 是稳 定 ｉ
的 ， ， ｉ完全可控 。 （ Ｂ） 分散 自适应控制 的 目的就是要为每个子 系统设计一个局
部控制器 ， 使得系统能 够跟踪参考模型状态 ， 即
（） ３
位置误差大、 不稳定 等问题 ， 文提出的跟踪模型滑模控制 将本
方法 应用于陶瓷取坯机械手控制 通过 对陶瓷取坯机械手的 模 型仿真应用 ， 较好地解决 了陶瓷取坯机械 手在运行过 程中 出现的位置误 差大 、 不稳 定等 问题 ， 由此证明 了这种控制方案 的可行性和有效性 。
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凇
中国陶瓷工业 年 ２月 第 ９卷 １ 期
Ｃ Ｉ Ａ Ｅ ＭＩ Ｎ ＵＳ ＲＹ Ｈ Ｎ Ｃ ＲＡ Ｃ Ｉ Ｄ Ｔ Ｆ ｂ ２ Ｏ Ｖｏ ９ Ｎ １ ｅ ０２ １ ．ｏ
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］ ∈
为块 对角阵 ； （，） Ｂ ， ， Ｂ ｘ ｔ ＝［ ｌ …… ］ ∈
本文是在文献［ ， 】 础上研 究一 类非 线性 大 系统 自适 １２ 基 应分散控制问题 ， 提出此类系统 自适应控制律 ， 通过理论分析 证明 ， 分散 自适应滑模控制 使得 系统全局稳定 ， 跟随误差可收 敛到零的一个领域内 。 针对陶瓷行业现有陶瓷取坯机械手在运行过程 中易出现