论文研究-自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法.pdf

时间:2022-08-11 13:10:18
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文件名称:论文研究-自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 13:10:18
并联机器人,自适应神经模糊推理系统,PID控制,动力学模型 针对6*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。

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