控制理论与应用

作者：牟方厉,吴 丹,董云飞

单位：清华大学 机械工程系,清华大学 机械工程系,清华大学 机械工程系

关键词：机器人; 自抗扰控制; 控制器; 神经网络

基金：国家自然科学基金项目(51575306)资助.

本文针对机器人系统的控制特性, 提出了一种基于自抗扰控制(ADRC)的关节控制算法, 该算法可以克服传统控制算法中存在的如系统抗干扰能力弱, 控制性能受限于建模精度, 动态性能与稳态性能难以兼顾, 控制律设计较为复杂等问题. 针对受控系统特性给出了一套实际控制器的完整设计方法与参数整定方法, 并根据控制性能指标设计优化函数完成了最优控制参数的优化, 在系统参数辨识的基础上利用多层感知器(MLP)设计了对建模不确定性的补偿网络. 数值仿真和实验结果均表明该算法能够实现机器人快速稳定的轨迹跟踪, 具有良好的控制精度与很强的抗干扰能力, 此外该算法不依赖于精确的系统模型, 降低了实际设计和应用的难度, 具有很好的工程应用价值.

来源：2020年第6期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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