王 晨,刘嘉睿,胡梓凯,王建晖,张春良

(广州大学机械与电气工程学院,广州 510006)

0 引言

机械臂系统广泛存在于工业领域,具有多变量、强耦合及高度非线性等特点,系统往往存在输入死区[1-2]、输入磁滞[3]、状态约束[4-5]等非线性约束,因此机械臂的智能控制一直以来是一个重要的研究课题。SELMIC、WOO等[1-2]分别利用RBFNN和模糊逻辑系统(fuzzy logic system,FLS) 处理输入死区问题,实现了输入死区的自适应补偿。HE等[3]研究了输入磁滞的补偿问题。HE、LIU等[4-5]研究了机械臂的状态约束问题。

上述方法可以很好的应对系统存在的不同约束。在实际应用中,这些控制方案的实施需要系统进行高频的采样和信号传输,然而系统的通信资源是有限的,这可能会导致通信时延、丢包等问题,从而影响系统性能。WANG等[6]针对一类带有输入磁滞的不确定非线性系统,提出了一种神经网络自适应自触发控制方法。XING等[7]针对一类非线性系统提出了3种不同的事件触发控制方案。基于事件触发机制,王建晖等[10]研究了多智能体系统的预设时间事件触发式协同控制方法。这些事件触发控制方案可以在保证良好控制性能的前提下,减小输入信号的更新频率,从而缓解系统的通信压力。值得一提的是,关于机械臂系统的事件触发控制的相关研究报道甚少,这值得进一步深入研究。

此外,收敛速度是系统性能的一个重要指标。近年来,有限时间控制以其更快的收敛速度、更高的控制精度和更强的鲁棒性成为研究热点之一,并取得了许多研究成果[11-13]。……