王 刚 宋英杰 唐武生 赵 强 周露露

(1.白城师范学院 机械与控制工程学院,吉林 白城 137000；2.长春大学 机械与车辆工程学院,长春 130022)

0 引 言

机械臂是集机械、控制、通信和计算机等多学科技术为一体的自动化设备[1],其控制精度的提高能保证加工产品的合格率以及操作人员的安全性。李岩等[2]针对二自由度机械臂非线性系统,采用加速PD(Proportion Differentiation)型迭代学习控制算法实时修改增益矩阵,缩短修正区间,加快收敛速度,仿真结果显示在学习速度方面,PD 型迭代学习控制算法优于P(Proportion)型迭代学习控制算法。万凯歌[3]采用基于误差信号的比例-积分-微分项构建滑模面,设计滑模控制器跟踪控制机械臂末端轨迹,降低控制力矩抖震对机械臂系统的影响。魏娟[4]利用最近邻聚类算法更新模糊规则库优化神经网络隐层神经元的数目,用模糊控制自适应调整神经网络的参数及结构,改进的神经网络控制器减小了系统的超调量和机械臂轨迹跟踪的角度波动范围。郑壕楠[5]以二自由度机械臂为模型进行基于加速抑制初态误差迭代学习的二自由度机械臂轨迹跟踪控制仿真,在初态偏差存在的情况下,第10 次迭代学习后实现系统的实际输出能基本完成期望输出的跟踪。赵娟等[6]以双连杆机械臂为模型,采用多策略协同进化粒子群算法,以驱动力矩和轨迹跟踪误差最小作为控制目标,设计智能自适应模糊控制器,与传统PID(Proportion Integration Differentiation)相比,跟踪误差幅值降低74%,驱动力矩的平均振动幅值降低83%,实现降低力矩的同时减小跟踪误差,提高了控制精度。……