自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

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ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１６．１２．０１６
ＰａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍａｎｄＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｉｓｓｕｅｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｈｙｄｒａｕｌｉｃｄｉｖｒｅｎｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｗｉｔｈ６ｄｅｇｒｅｅｓｏｆｆｒｅｅｄｏｍ，ｔｈｉｓｐａ —
第３３卷第１２期
２０１６年１２月Fra Baidu bibliotek
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．２０１６
自适应神经模糊推理结合ＰｌＤ控制的并联机器人控制方法水
ＬｉａｎｇＪｕａｎ。ｌ＿，ＺｈａｏＫａｉｘｉｎ，ＣｈｅｎＷｅｉ。
（１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｅｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆＴｏｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｎｘｉａｎｇＨｅｎａｎ４５３００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｆＡｏｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｗｕ — ｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７０，Ｃｈｉｎａ）
减小了末端器位移误差，能很好地控制并联机器人末端机械手的运动。关键词：并联机器人；自适应神经模糊推理系统；ＰＩＤ控制；动力学模型
中图分类号：ＴＰ２４２
文献标志码：Ａ
文章编号：１００１－３６９５（２０１６）１２ — ３５８６ — ０５
ｔｉｎｇｔｈｅＬａｇｒａｎｇｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ．Ｔｈｅｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓｉｎｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｉｔｄｅｉｖｒｅｄ
ｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｐａｒａｌｌｅｌｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ（ＡＮＦＩＳ）ａｎｄＰＩＤｃｏｎ－ｔｒｏ１．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｕｓｅｄａｌｆｏａｔｉｎｇｆｒａｍｅｏｆｒｅｆｅｒｅｎｅｅｍｅｔｈｏｄ（ＦＦＲＦ）ｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｌｆｅｘｉｂｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｃｏｎｓｔｒｕｃ．
梁娟，赵开新，陈伟
（１．河南工学院计算机科学与技术系，河南新乡４５３００２；２．武汉理工大学自动化学院，武汉４３００７０）摘要：针对６自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题，提出一种结合自适应神经模糊推理系统（ＡＮＦＩＳ）
和比例积分微分（ＰＩＤ）控制的机器人控制方法。首先，利用浮动坐标系描述法（ＦＦＲＦ）来模拟机器人柔性组件，
并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后，根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整ＰＩＤ控制器参数。
最后，利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数，从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统ＰＩＤ控制器、模糊ＰＩＤ控制器进行比较，结果表明，ＡＮＦＩＳ自整定ＰＩＤ控制器大大