李 光，周鑫林，肖 凡

（湖南工业大学 机械工程学院，湖南 株洲 412007）

基于自适应神经网络的柔性关节机械臂控制

李 光，周鑫林，肖 凡

（湖南工业大学 机械工程学院，湖南 株洲 412007）

柔性关节机械臂系统是一个非线性高阶系统，且其动力学方程难以精确地获得。因此，提出一种以关节驱动电机的输入电压为控制量的自适应神经网络控制器，用于控制多连杆柔性关节机械臂系统。所提控制方法通过对柔性关节机械臂模型解耦得到关节转角关于电压的方程，以电压为系统控制输入。设计神经网络控制器用于逼近最优控制输入，并设计鲁棒控制器补偿逼近误差。该控制方法不再涉及复杂的动力学方程，因此能简化计算。相比已有控制方法，所提出的控制策略更简单、响应更快且更有效。并以二连杆柔性关节机械臂为例进行了仿真研究，结果证明了所提出控制方法的有效性。

柔性关节机械臂；神经网络；非线性；关节柔性

1 研究背景

在机械臂控制领域，常用机械臂关节处的力矩为系统的控制量，对机械臂系统进行控制。这些控制方法包括PID控制法、反馈线性化控制法。其中，PID控制法的响应速度较慢，且高阶系统不易稳定；反馈线性化控制法则要求系统的状态量必须能监测，因而其控制器算法相对复杂[1]。可见，已有的这些方法不适用于柔性关节机械臂的控制，因柔性关节机械臂的系统模型是一个多输入多输出的高阶非线性系统，其动力学方程复杂且计算量大。……