基于函数逼近技术FAT的 机械臂时变不确定性自适应控制

张开发
• 2026/4/3 17:45:38 • 15 分钟阅读

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基于函数逼近技术FAT的 机械臂时变不确定性自适应控制
1.研究背景机械臂在工业、航天、医疗等场景广泛应用但负载变化、模型误差、执行器不确定性严重影响控制精度。传统自适应控制需要构造复杂回归矩阵计算量大、难以处理时变不确定性。本文采用无回归器Regressor-free的 FAT 自适应控制用傅里叶基函数逼近不确定项大幅简化设计。2.核心方法建立 n 连杆机械臂拉格朗日动力学模型。用函数逼近技术FAT表示惯性矩阵、科氏力、重力项与时变负载。设计自适应控制律与参数更新律仅需调节1 个自适应增益矩阵。通过李雅普诺夫稳定性理论证明系统一致最终有界跟踪误差渐近收敛到 0。3.研究对象2-DOF 平面机械臂将未知时变负载等效为第二连杆的质量变化。基函数采用傅里叶级数前 11 项逼近不确定质量 m2​(t)。4.仿真验证两种期望轨迹正弦轨迹、一轴固定一轴正弦轨迹。三种负载工况时变正弦负载、恒定负载、高频正弦负载。结果控制器在未知时变负载下仍实现高精度轨迹跟踪误差小。5.创新点无需线性参数化无回归矩阵计算量显著降低。仅需调节一个自适应增益工程易实现。对时变不确定性、扰动具有强鲁棒性。6.相关理论动力学方程轨迹跟踪误差函数逼近FAT自适应控制率参数自适应率时变负载模型李雅普诺夫稳定性结果作者简介长期从事机器人/控制/规划/数学建模领域相关研究涉及机械臂、轮式机器人、四足机器人、移动机械臂、轮足、机械双臂的建模及控制仿真。 接机器人/控制/规划领域毕业论文辅导 无论你是想入门避障、轨迹规划、轨迹优化、机械臂协同、人机协作、机器人轨迹跟踪还是完全看不懂文献、对未来比较迷茫或者找工作不知如何下手我都能提供专业建议助你少走弯路。高效完成科研。 欢迎交流、讨论3531225003qq.com

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