【摘 要】
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随着科技的进步和工业的发展,电驱动机械臂已经在工业、农业、日常生活等领域获得广泛的应用,对电驱动机械臂控制精度要求也不断增加。但由于机械臂运动经常受到各种不确定外界因素（如摩擦、负载变化、随机扰动等）和模型不确定性的影响,加上在实际应用中机器臂关节驱动电机和状态往往受到各种约束限制,这些都增加了设计控制器的难度。因此,研究在输入受限和状态受约束情况下电驱动机械臂控制器设计问题具有一定的理论和现实意
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随着科技的进步和工业的发展,电驱动机械臂已经在工业、农业、日常生活等领域获得广泛的应用,对电驱动机械臂控制精度要求也不断增加。但由于机械臂运动经常受到各种不确定外界因素（如摩擦、负载变化、随机扰动等）和模型不确定性的影响,加上在实际应用中机器臂关节驱动电机和状态往往受到各种约束限制,这些都增加了设计控制器的难度。因此,研究在输入受限和状态受约束情况下电驱动机械臂控制器设计问题具有一定的理论和现实意义。本文以电驱动机械臂为研究对象,研究了输入受限和状态受约束情况下电驱动机械臂跟踪控制问题。本论文的主要研究工作如下:1.针对输入受限的电驱动机械臂系统,设计了一种基于Nussbaum函数的控制器。使用双曲正切函数模拟输入饱和约束,采用Nussbaum函数逼近双曲正切函数,并利用backstepping算法设计了输入受限情况下的控制器,解决了输入受限情况下电驱动机械臂的跟踪控制问题。仿真结果表明:本文算法能够跟踪期望信号,并取得与理想情况下相近的控制效果,具有良好的动态特性,跟踪误差收敛,达到控制目标。2.针对状态受限电驱动机械臂控制器设计问题,提出一种自适应阈值事件触发控制策略。本文使用正切型障碍性Lyapunov函数,将控制器的跟踪误差限制在指定的范围内。利用径向基神经网络对机械臂系统和电机系统中存在的未知非线性扰动进行建模,消除系统中不确定因素的影响。同时,提出一种自适应阈值事件触发策略,触发电平随着跟踪误差自适应的变化。仿真结果表明:本文设计的控制器能够实现控制任务,跟踪误差可以被限定在指定的范围内,而且在相同的控制精度下,与传统的固定阈值事件触发控制器相比较,触发次数减小10%左右。
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