CN119388447A 一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方法 （安徽大學）_第1頁
CN119388447A 一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方法 （安徽大學）_第2頁
CN119388447A 一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方法 （安徽大學）_第3頁
CN119388447A 一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方法 （安徽大學）_第4頁
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一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制是一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方明在所提及的控制方法能夠在消除干擾影響的在提升雙臂系統(tǒng)控制品質(zhì)的基礎(chǔ)上得到理論延2S2、在雙臂協(xié)作機器人的動力學模型基礎(chǔ)上融合泰在關(guān)節(jié)空間具有兩個機械臂的協(xié)作機器人系統(tǒng)和分別表示第一個機械臂和第二個機械臂第二個機械臂中關(guān)節(jié)的位置，是慣性矩陣；c(ec,co)是科里奧利力或離心力；首先將含有延遲項的機械臂中關(guān)節(jié)位置，關(guān)節(jié)速度以及關(guān)節(jié)加速度按一階泰勒展,,3,其中，ΔE為擴展后的剩余項，時延項ΔE為未知的非線通過單例模糊化、乘積推理和中心平均去模糊化，雙臂協(xié)作機器人,,,現(xiàn)將參考信號設(shè)為B,，跟蹤誤差定義為e=B,-β,為跟蹤誤差的一階導數(shù)，滑模變量,,是模糊邏輯系統(tǒng)的估計權(quán)重，sgn(s)為符號函數(shù)，h()是模糊邏輯所述步驟S4中消除模型中存在的時延誤差4第一層為接受輸入變量，同時也作為第二層的輸入變量，,,第二層為隸屬函數(shù)值計算階段，采用高斯函數(shù)作為隸,第三層為模糊推理層，由第二層得到的輸出量通,,,,,其中是為保持等式右端載體姿態(tài)角項的輸入控制力5計中沒有考慮到可以代表更復雜運動要求的非6[0014]上式中并且，分別表示第一個機械臂和第二個機械臂中關(guān)節(jié)的位置、速度和加速度，其中t表示t時刻，是科里奧利力或離心力；ctc)是重力項是控[0017]首先將含有延遲項的機;7是模糊邏輯系統(tǒng)的輸出，y是一般高斯函8[0042]其中為第i個輸入的第i個高斯隸屬函數(shù)輸出；[0044]第三層為模糊推理層，由第二層得到的輸出量通過規(guī)律連乘得到第三層的輸出。[0048]f()-'p9[0063]如圖1_圖2所示，本發(fā)明實施例提供一種雙臂協(xié)作機器人模糊自適應滑模控制方[0065]定義為第i個機器人機械手第個連桿的關(guān)節(jié)位置，被抓取物體質(zhì)心的位置和[0066]i個機器人機械手y坐標位置。[0071]這里并且，[0084]其中是相關(guān)的模糊集，u=1,…,N表示模糊規(guī)則的數(shù)量，p=1,2,…,m是常數(shù)，。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法采用三輸入三輸出的層次[0102]其中為第個輸入的第i個高斯隸屬函數(shù)輸出；i[0107]f()-'p

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