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。
基于Lagrange方程和假设模态法,推导出单连杆柔性机械臂的动力学模型,应用微分几何输出重定义的方法,将电动机转角和振动模态变量的线性组合作为柔性机械臂系统的控制输出量,使柔性机械臂系统在平衡点附近转变为易于控制的最小相位系统。设计了一种滑模控制器,实现了柔性机械臂的振动抑制,仿真试验结果表明了该方法的有效性。
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