针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用BP神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用BP神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立PID闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于BP神经网络的PID控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。
针对双连杆机械臂非线性耦合系统,对2个关节分别设计了自抗扰控制器,运用自抗扰控制技术中的扩张状态观测器对系统进行动态补偿线性化,从而实现了2个关节的解耦控制.通过适当选择自抗扰控制器的控制参数,实现了机械臂的精确轨迹跟踪控制,仿真结果证明了自抗扰控制器的有效性和较强的鲁棒性,为机械臂的轨迹跟踪控制提出了新的思路.
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