机器人操作器的自适应模糊滑模控制器设计
孙炜伟1,2,武玉强1
(1.曲阜师范大学自动化研究所,山东曲阜273165; 2.山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061)
摘要:针对机器人动力学系统提出了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案.根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫方法设计自适应律,证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.控制结构简单,不需要复杂的运算.该设计方案柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象.仿真结果表明了所提控制策略的有效性.
关键词:滑模控制;模糊系统;自适应模糊滑模控制;机器人操作器
中图分类号:TP393 文献标识码:A
1 引言(Introduction)
控制机器人操作器需要实现简单和对不确定性具有鲁棒性的控制算法,滑模控制是解决这类问题的一个有效工具.由于高频切换会导致被控系统产生抖振,必须改善这种现象来实现系统的良好控制性能.近年来,对此已有大量的研究工作.Man等提出了最终滑模控制方法来减小抖振和改进系统暂态性能[1],但控制器基于模型设计,不易于实现.文献[2]的控制结构不依赖系统模型,由一个连续的非线性补偿器和一个非线性反馈构成,能够消除系统不确定性影响,保证全局的渐近稳定,实现简单.文献[3]将指数趋近律与幂次趋近律结合起来,提出一种快速平滑趋近律,同时对其滑动模态作改进,引入非线性项,系统的变结构控制具有很好的收敛性和抗干扰性能.此外,引入模糊逻辑到滑模控制中以解决机器人操作器的控制问题得到了广泛的关注[4~9].将滑模控制与模糊控制相结合,对滑动面模糊化,模糊控制规则通过滑模控制的到达条件来确定,减轻了滑模控制系统的抖振现象.主要可以归纳为两种类型.
第1种类型是在假设机器人操作器模型部分已知的情况下,利用模糊控制调节传统的滑模控制系统的反馈增益[5~7],从而削弱抖振,实现鲁棒性和不变性.文献[7]把控制增益k作为一个n阶向量,每一个向量由si和它的导数.si来确定,由于模糊系统中没有自适应,其隶属函数的确定需要被控系统的更多信息.第2种类型是针对模型完全未知的情形,用模糊系统来补偿系统动态和控制增益[8,9].文献[9]用一个模糊系统逼近系统动态,模糊控制规则通过滑模条件的到达获得,利用自适应在线调节模糊系统的参数,实现了鲁棒控制,但其控制输入中仍然存在不连续项sgns.本文针对模型部分结构已
7 结论(Conclusion)
本文对于带有未知参数和未知动态的机器人操作系统提出了一种自适应模糊滑模控制方案.以经典的滑模控制设计为分析基础,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫定理设计自适应律,并对所提出方案的稳定性和收敛性进行了证明,保证了系统的所有状态有界,且跟踪误差在有限时间内收敛到零.通过引入模糊逻辑系统,避免了抖振现象.
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