機(jī)器人控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與MATLAB仿真

內(nèi)容概要

　　本書系統(tǒng)地介紹了機(jī)器人控制的幾種先進(jìn)設(shè)計(jì)方法，是作者多年來從事機(jī)器人控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶，同時(shí)融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的最新成果。　　全書以機(jī)器人為對(duì)象，共分10章，包括先進(jìn)PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、模糊自適應(yīng)控制、迭代學(xué)習(xí)控制、反演控制、滑?？刂啤⒆赃m應(yīng)魯棒控制、系統(tǒng)辨識(shí)和路徑規(guī)劃。每種方法都給出了算法推導(dǎo)，實(shí)例分析和相應(yīng)的MATLAB仿真設(shè)計(jì)程序?！　”緯鞑控鷥?nèi)容既相互聯(lián)系又各自獨(dú)立，讀者可根扭需要選擇學(xué)習(xí)，本書適用于從事生產(chǎn)過程自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、機(jī)械電子和電氣自動(dòng)化領(lǐng)域工作的工程技術(shù)人員閱讀，也可作為大專院校工業(yè)自動(dòng)化、自動(dòng)控制、機(jī)械電子、自動(dòng)化儀表、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)的數(shù)學(xué)參考書。

作者簡介

劉金琨，遼寧人，1965年生。分別于1989年7月，1994年3月和1997年3月獲東北大學(xué)工學(xué)學(xué)士，工學(xué)碩士和工學(xué)博士學(xué)位。1997年3月至1998年12月浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)研究所做博士后研究工作。1999年1月至1999年7月在香港科技大學(xué)從事合作研究。1999年11月至今在北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院從事教學(xué)與科研工作，現(xiàn)任教授，主講《智能控制》、《工業(yè)過程控制》和《系統(tǒng)辨識(shí)》等課程。研究方向?yàn)榭刂婆c應(yīng)用。自從事研究工作以來，主持國家自然基金等科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，以第一作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇。曾出版北京市高等教育精品教材《智能控制》，《先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真》和《滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真》等著作。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 機(jī)器人控制方法簡介1.1.1 機(jī)器人常用的控制方法1.1.2 不確定機(jī)器人系統(tǒng)的控制1.2 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)特性1.3 基于S函數(shù)的SIMULINK仿真1.3.1 S函數(shù)簡介1.3.2 S函數(shù)使用步驟1.3.3 S函數(shù)的基本功能及重要參數(shù)設(shè)定第2章 機(jī)器人獨(dú)立PD控制2.1 機(jī)器人獨(dú)立PD控制2.1.1 控制律設(shè)計(jì)2.1.2 收斂性分析2.1.3 仿真實(shí)例2.2 基于重力補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人PD控制2.2.1 控制律設(shè)計(jì)2.2.2 控制律分析2.3 機(jī)器人魯棒自適應(yīng)PD控制2.3.1 問題的提出2.3.2 機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)特性2.3.3 控制器的設(shè)計(jì)2.3.4 機(jī)器人動(dòng)態(tài)方程的線性推導(dǎo)2.3.5 仿真實(shí)例參考文獻(xiàn)第3章 機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制3.1 定理與引理3.1.1 全局不變集定理3.1.2 用Barbalat引理作類Lyapunov分析3.1.3 一種微分方程不等式的收斂性分析3.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的逼近3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3.2.3 逼近算法3.2.4 參數(shù)對(duì)逼近效果的影響3.2.5 仿真實(shí)例3.3 基于模型不確定補(bǔ)償?shù)腞BF網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人自適應(yīng)控制3.3.1 問題的提出3.3.2 模型不確定部分的RBF網(wǎng)絡(luò)逼近3.3.3 控制器的設(shè)計(jì)3.3.4 仿真實(shí)例3.4 基于模型分塊逼近的機(jī)器人RBF網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制3.4.1 問題的提出3.4.2 控制律的設(shè)計(jì)3.4.3 穩(wěn)定性分析3.4.4 仿真實(shí)例3.5 工作空間中機(jī)械手的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制3.5.1 工作究竟直角坐標(biāo)與關(guān)節(jié)角位置的轉(zhuǎn)換3.5.2 機(jī)械手的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模3.5.3 控制器的設(shè)計(jì)3.5.4 仿真實(shí)例3.6 基于模型整體逼近的機(jī)器人RBF網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制3.6.1 問題的提出3.6.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的控制器3.6.3 針對(duì)f(x)中各項(xiàng)分別進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近3.6.4 仿真實(shí)例3.7 基于死區(qū)補(bǔ)償?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)魯棒控制3.7.1 死區(qū)非線性特性3.7.2 系統(tǒng)描述3.7.3 GL矩陣和GL乘法算子3.7.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)死區(qū)補(bǔ)償器的設(shè)計(jì)3.7.5 系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析3.7.6 仿真實(shí)例3.8 機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字控制……第4章 機(jī)器人模糊自適應(yīng)控制第5章 機(jī)器人迭代學(xué)習(xí)控制及重復(fù)控制第6章 機(jī)器人反演控制第7章 機(jī)器人滑?？刂频?章 機(jī)器人自適應(yīng)魯棒控制第9章 機(jī)器人參數(shù)觀測、辨識(shí)及控制第10章 機(jī)器人路徑規(guī)劃

章節(jié)摘錄

第1章 緒論1.1 機(jī)器人控制方法簡介機(jī)器人學(xué)科是一門迅速發(fā)展的綜合性前沿學(xué)科，受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的調(diào)試重視。機(jī)器人的核心是機(jī)器人控制系統(tǒng)，從控制工程的角度來看，機(jī)器人是一個(gè)非線性和不確定性系統(tǒng)，機(jī)器人智能控制是近年來機(jī)器人控制領(lǐng)域研究的前沿課題，已取得了相當(dāng)豐富的成果。機(jī)器人軌跡跟蹤控制系統(tǒng)的主要目的是通過給定各關(guān)節(jié)的驅(qū)動(dòng)力矩，使得機(jī)器人的位置、速度等狀態(tài)變量跟綜給定的理想軌跡。1.1.1 機(jī)器人常用的控制方法常用的機(jī)器人控制方法有以下幾種。（1）基于模型的控制方法：與一般的機(jī)械系統(tǒng)一樣，當(dāng)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)及其機(jī)械參數(shù)確定后，其動(dòng)態(tài)特性將由動(dòng)力學(xué)方程即數(shù)學(xué)模型來描述。因此，可以采用自動(dòng)控制理論所提供的設(shè)計(jì)方法，通過基于數(shù)學(xué)模型的方法設(shè)計(jì)機(jī)器人控制器?；诒豢貙?duì)象數(shù)學(xué)模型的控制方法有前饋補(bǔ)償控制、計(jì)算力矩法、最優(yōu)控制方法、非線性反饋控制方法等。但在實(shí)際工程中，由于機(jī)器人是一個(gè)非線性和不確定性系統(tǒng)，很難得到機(jī)器人精確的數(shù)學(xué)模型，使這些方法難以得到實(shí)際應(yīng)用。（2）PID控制：機(jī)器人控制常采用PD控制和PID控制，其優(yōu)點(diǎn)是控制律簡單，易于實(shí)現(xiàn)，無需建模，但這類方法有兩個(gè)明顯的缺點(diǎn)，一是難于保證受控機(jī)器人具有良好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)品質(zhì)，二是需要較大的控制能量。

編輯推薦

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