CN119388447A 一种双臂协作机器人模糊自适应滑模控制方法 （安徽大学）_第1页
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一种双臂协作机器人模糊自适应滑模控制是一种双臂协作机器人模糊自适应滑模控制方明在所提及的控制方法能够在消除干扰影响的在提升双臂系统控制品质的基础上得到理论延2S2、在双臂协作机器人的动力学模型基础上融合泰在关节空间具有两个机械臂的协作机器人系统和分别表示第一个机械臂和第二个机械臂第二个机械臂中关节的位置，是惯性矩阵；c(ec,co)是科里奥利力或离心力；首先将含有延迟项的机械臂中关节位置，关节速度以及关节加速度按一阶泰勒展,,3,其中，ΔE为扩展后的剩余项，时延项ΔE为未知的非线通过单例模糊化、乘积推理和中心平均去模糊化，双臂协作机器人,,,现将参考信号设为B,，跟踪误差定义为e=B,-β,为跟踪误差的一阶导数，滑模变量,,是模糊逻辑系统的估计权重，sgn(s)为符号函数，h()是模糊逻辑所述步骤S4中消除模型中存在的时延误差4第一层为接受输入变量，同时也作为第二层的输入变量，,,第二层为隶属函数值计算阶段，采用高斯函数作为隶,第三层为模糊推理层，由第二层得到的输出量通,,,,,其中是为保持等式右端载体姿态角项的输入控制力5计中没有考虑到可以代表更复杂运动要求的非6[0014]上式中并且，分别表示第一个机械臂和第二个机械臂中关节的位置、速度和加速度，其中t表示t时刻，是科里奥利力或离心力；ctc)是重力项是控[0017]首先将含有延迟项的机;7是模糊逻辑系统的输出，y是一般高斯函8[0042]其中为第i个输入的第i个高斯隶属函数输出；[0044]第三层为模糊推理层，由第二层得到的输出量通过规律连乘得到第三层的输出。[0048]f()-'p9[0063]如图1_图2所示，本发明实施例提供一种双臂协作机器人模糊自适应滑模控制方[0065]定义为第i个机器人机械手第个连杆的关节位置，被抓取物体质心的位置和[0066]i个机器人机械手y坐标位置。[0071]这里并且，[0084]其中是相关的模糊集，u=1,…,N表示模糊规则的数量，p=1,2,…,m是常数，。递归神经网络控制算法采用三输入三输出的层次[0102]其中为第个输入的第i个高斯隶属函数输出；i[0107]f()-'p

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