【浙江大学博士後研究报告机器人动力学的线性参数化辨识和快速自适应鲁棒控制】.pdf

目录致谢一、引论综述篇二、运动学和动力学.三、高级运动控制辨识篇四、可辨识性理论.五、积分最小二乘辨识算法六、辅助变量辨识算法七、辨识的实验设计八、线性化模型的辨识九、线性化模型的数值计算.t6 控制篇十、具有快速负载自适应的鲁棒控制,3 十一、结论.参考文献 101

一、引论机器人学是当今世界重要的高技术领域之一,受到了国内外的普遍关注。当前机器人研究与开发的主要目的是使机器人在不确定环境中高效地、智能地完成复杂的操作任务,从而进一步开拓机器人应用的广度和深度。毫无疑问,机器人高性能运动控制系统的实现是达到这一目标的关键之一。由于机器人动力学的本质非线性、多关节强耦合等复杂性质,使得它的运动控制问题成为现代控制科学家和机器人学者面临的一项挑战性任务。最近十年来,这方面的研究惊人地活跃:本章将要地介绍国际上机器人运动控制的研究状况,阐明本项研究互作的主要思路和结果。

没有利用机器人负载的阶段实变性质,只是应用标准的自适应理论,而该理论在传统上主要是用于跟踪慢时变参数,导致了较慢的参数跟踪速率。因此,在机器人快速操作允许的短时间内,难于获得明显的控制性能改进:没有考虑自适应系统对非参数不确定性的鲁棒性.因此,如何克服上述这些问题,构造高速度、高精度的运动控制系统就成为本项研究的主要任务、支配这一研究的核心思想是:对于高速度、高精度机器人,控制系统的跟踪性能将成为衡量和取舍控制器的决定性指标,而其算法的复杂性将随着计算机技术的迅速发展降为一个次要问题、从这个意义上说,基于模型的非线性控制器正确地反映了机器人动力学的特征,只要能有效地减少