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1、驱刊拎制.0 初水、58RBF等效滑模控制在并联机器人伺服电机中的应用陈海忠S高国琴2(1江苏技术师范学院江苏常州213003-2,江苏大学江苏镇江212013)摘 要:采用RBF神经网络的等效滑模控制算法对井联机器人伺眼电机的控制貶发挥了 RBF神经网络貝有 逼近任意函数的专长，又保留了淆模变结构控制的铮樺性,克眼了滑模变结构矩制系撓的参数摄动和在外部干扰条 件下容易产生抖振达刑了理想的控制效果。关键词浚结构滑模控制;RBF神经网络；RBF編效滑模控制中图分类号:rM383.4文献标识码:A 文彳编号：1004 - 7018(2007) W -0058 -04Tht Implementati
2、on to Servomotor Based on RBF Neural Network Equivalentto Sliding Mode Variable Structure ControlCHEN Hai - zhang' 9GAO Guo - qin(Jiangsu Teachers Univereity of Technology,Changzhou 213003,China;2 Jiangsu University tZhenjiang 212013,China)Abstract：Tlul the theory for servomotor based on RBF neu
3、ral network equivaienl to sliding mode variable structure control not only can keep the good roJ>u3lne66 of SMC. but aho can depress the dilbering especially when the parameter changed or the system got dilurbance outside. Thu idral <x>ntrol rffccl wa achieved at the end.Key words gliding i
4、mnle variable structure control;RBF neurul network；RBF r<(uivalent to SMC5858RBF等效滑按控制奁并联机器人伺服电机中的应用切换面上的滑模运动0引言并联机器人具有承载能力强、刚度大、误茏小、 精度底、自重负荷小、动力性能好和容易控制等优 点.与目前广泛应用的串联机器人，在应用上构成 互补关系.扩大了机器人的应用领域。特別是二自 由度并联机构结构简单、易于控制，具有较高的实 用价值。近年来，交流伺服电动机由于具有结构简 单座固耐用、体积小、重量轻、维护量较少等特点, 在并联机器人上得到了广泛的应用。而与之配套的 通
5、用的控制系统通常以常规的变结构滑模控制为 主，虽然变结构滑模控制理论是解决非线性系统的 一种很好方法，具有很好的鲁榕性，但是滑棋变结构 控制对系统的参数摄动和外部干扰的不变性是以控 制虽的髙频抖振换取的。由于在实际应用中，这种 高频抖振在理论上是无限快的，没有任何执行机构 能够实现同时高频输人很容易激发系统的未建模 特性，从而影响系统的控制性能，特別在髙精度伺服 系统中比如在并联机器人系统中，问题更为突出。本文利用20世纪80年代以来人工智能技术 取得的重大进步从RBF神经网络(多变量插值的收税H期:200612 口基金塡目個衣自然科学基金资助项0(50375067) 江苏省数育厅资助项目(0
6、3KJD510072)径向基函数)岀发，利用机器人伺服电机特件数据 作为网络训练样本，训练RBF神径网络。引入RBF 神经网络，利用RBF网络能任意精度逼近任意函数 的待点,克服滑模控制的抖振问題，保留滑模控制的 鲁楼性，职长补短共同控制二自虫度并联机器人。1 RBF等效滑模控制前期理论准备通常所说的变结构控制是指滑模变结构控制. 这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不 连续性即系统“结构”随时变化迫使系统沿规定 的状态轨迹作小幅度，高频率的振动,这种运动称之 为滑动模态或“滑填运动。滑动模态是可以设计 的，旦与系统的参数及我动无关。这样具有滑动模 态的控制系统有很好的魯棒性。，11滑模变结构控制原理在滑模变结构控制中，通常点与起始点无多大 意义,而与终止点有特殊的含义。如果在超平面上 某一区域内所右的点都是终止点，则一旦运动点趋 向于该区域时，就被。吸引”在该区域内运动，又由 于系统存在发性将会使 运动点在切涣面上下作小 幅度高频振动如图I所 示。这种运动称之为“滑 模运动”或“滑动模态”，用158