基于RBF神经网络补偿的一种绳牵引并联机器人支撑系统的力/位混合控制

Abstract

为了保证用于风洞试验的绳牵引并联机器人支撑系统(Wire-Driven Parallel Robot Support System WDPRSS)的末端执行精度,设计了一种采用Hamilton-Jacobi Inequality(HJI)定理并基于RBF神经网络补偿的力/位混合控制。通过对WDPRSS的动力学建模分析,选择以位姿作为变量建立WDPRSS的整体动力学方程。将所设计的力/位混合控制代入到整体动力学方程中得误差闭环系统,对闭环系统进行稳定性分析,结果证明WDPRSS是趋于渐进稳定特性的。对八绳牵引的并联机器人支撑系统进行MATLAB/SIMULINK仿真实验,仿真结果表明所设计的力/位混合控制是正确有效的,满足控制精度要求,并将所设计的力/位混合控制与PD控制进行对比分析。最后,通过样机实验验证了所提控制方案的有效性。仿真实验和样机实验为在样机上进行技术实现提供了理论依据和实验基础。