第七章智能控制理论的应用 71概述 711智能控制理论体系 模糊智能控制 Fuzzy Controλ神经网络控制( Neurocontrol模糊神经网络与神经模糊控制 遗传算法与进化控制( Genetic Algorithm/ Evolution control)软计算( Soft Computation); 仿人智能与专家系统( Expert Systems) 递阶与分散/分布式控制/链系统( incremental and distributed& Decentralized control, Chain Systems) 粗集合理论与控制/可拓逻辑理论与控制( Rough Set and Control/ Extenic Set and Control) 12智能控制系统的若干优势 Model- ree Control-无模型控制; Strong robust-强鲁棒性; Self-Learning-自学习能力 Self-Adaptability-自适应性 Super-Cooperativity-超协调性; Satisfied-Optimality.-满意型最优: Weakened- Decoupling-弱解耦性; Distributed parameters-参数分散存贮性。 713智能控制的典型对象机器人 娱乐机器人 轮椅式智能服 务机器人 PDF文件使用" pdffactory Pro"试用版本创建ww. fineprint,com,cn
第七章 智能控制理论的应用 7.1 概述 7.1.1 智能控制理论体系 l 模糊智能控制(Fuzzy Control)\神经网络控制(Neurocontrol)\模糊神经网络与神经模糊控制； l 遗传算法与进化控制(Genetic Algorithm/ Evolution Control )/软计算(Soft Computation)； l 仿人智能与专家系统(Expert Systems)； l 递阶与分散/分布式控制/链系统(Incremental and Distributed&Decentralized Control, Chain Systems)； l 粗集合理论与控制/可拓逻辑理论与控制(Rough Set and Control/Extenic Set and Control ) 7.1.2 智能控制系统的若干优势 l Model-Free Control-无模型控制； l Strong Robust-强鲁棒性； l Self-Learning-自学习能力； l Self-Adaptability-自适应性； l Super-Cooperativity-超协调性； l Satisfied-Optimality-满意型最优； l Weakened-Decoupling-弱解耦性； l Distributed Parameters-参数分散存贮性。 7.1.3 智能控制的典型对象——机器人 PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 www.fineprint.com.cn
水下自 治机器人 E感温动合图碳抵酒头 视觉控制 机器人 工作线 确、 火星探测 机器人 PDF文件使用" pdffactory Pro"试用版本创建ww. fineprint,com,cn
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机器人足球 7.2机器人控制系统 721机器人控制系统模型及特点 一、机器人静力学模型 以描述机器人位置和姿态的世界坐标系、各关节坐标系及其变换关系为基本要素的数学模型称称为机 器人的静力学模型,其中包括连杆长度、关节旋转变化范围、坐标变化范围、自由度个数、各坐标系之间 的空间和方向变换关系等。 ITT (n系到0系的变换) co(8+8,) -sin(8+82 0 cosg T=tlT_ ain(G+) cos(8+8)0 hsing 0 01 (两机械臂机械手关节坐标的变换) xpl+22 基座 (两关节机械手的坐标系) PDF文件使用" pdffactory Pro"试用版本创建ww. fineprint,com,cn
7.2 机器人控制系统 7.2.1 机器人控制系统模型及特点 一、机器人静力学模型 以描述机器人位置和姿态的世界坐标系、各关节坐标系及其变换关系为基本要素的数学模型称称为机 器人的静力学模型，其中包括连杆长度、关节旋转变化范围、坐标变化范围、自由度个数、各坐标系之间 的空间和方向变换关系等。 （n 系到 0 系的变换） (两机械臂机械手关节坐标的变换) (两关节机械手的坐标系) PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 www.fineprint.com.cn
、机器人运动学模型 以描述机器人某点的运动速度与加速度引起相关点运动的速度和加速度的变化为主要内容,包括速度 和加速度的微变关系以及与坐标系的相对与绝对变化关系的描述等,称为机器人的运动学模型,它以机器 人的静力学模型为基础,辅以牛顿运动学的基本知识和理论,其最主要的数学描述要素为一个雅克比矩 x=⊙)(雅克比矩阵) .1+18n-2sn(4+4)2sin(9+ ,4c08+209+4)2c(4+) (两关节机械手速度公式) 4n-42an(日+)-2sin(8+ Hcos 4+12 cos( 8+8) I2cos( 8+82 J⊙) 000 000 其中,J(⊙)为两关节机械手雅克比矩阵。 Yn X2 (两关节机械手速度分析) 三、机器人动力学模型 以描述机器人控制力与力矩的传递模式和机器人各点力(力矩)与位移(速度与加速度)的动态关系为主要 内容,以静力学模型、运动学模型为基础,包含力(力矩)的大小和作用点及角度、质点、刚体或弹性体臼 质量、惯量等要素,称为机器人的动力学模型,是机器人进行动态控制的最直接和重要的数学模型。 =M(e)+v(e,⑨)+G(e) (动力学方程 t2 Me)-+时+4+2)购十 m2+m222 (惯量矩阵) PDF文件使用" pdffactory Pro"试用版本创建ww, fineprint,com,cn
二、机器人运动学模型 以描述机器人某点的运动速度与加速度引起相关点运动的速度和加速度的变化为主要内容，包括速度 和加速度的微变关系以及与坐标系的相对与绝对变化关系的描述等，称为机器人的运动学模型，它以机器 人的静力学模型为基础，辅以牛顿运动学的基本知识和理论，其最主要的数学描述要素为一个雅克比矩 阵。 (雅克比矩阵) (两关节机械手速度公式) 其中，J（Θ）为两关节机械手雅克比矩阵。 (两关节机械手速度分析) 三、机器人动力学模型 以描述机器人控制力与力矩的传递模式和机器人各点力(力矩)与位移(速度与加速度)的动态关系为主要 内容，以静力学模型、运动学模型为基础，包含力(力矩)的大小和作用点及角度、质点、刚体或弹性体的 质量、惯量等要素，称为机器人的动力学模型，是机器人进行动态控制的最直接和重要的数学模型。 (动力学方程) （惯量矩阵） PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 www.fineprint.com.cn
m22 (离心力和哥氏力) G()8+(2+鸣 (重力) 如果考虑摩擦力和干扰影响,上式可以被改写为 r=M()+v(e)+G()+F()+T(⊙回 F(⊙) 静态和动态摩擦 T1⊙,⊙)负载变化或建模误差所引起的扰动 动力学模型的特点 1、高度复杂性:项数随关节数呈几何级数增长: 2、高度非线性:每项都含有旋转因素及角度与函数相乘; 3、高度耦合:关节的互作用力成为不可克服的耦合因素 4、模型不确定性:建模不准、摩擦不全、负载动态变化。 722机器人控制系统结构框图 图象处理 视觉检测器 视觉反馈 力信号处理 力检测器 力觉反馈 轨迹 上位计算机 指令 给定的指令 伺服控制器一放大器 执行机构 计算机 检测器 机器人的机 轨迹 械结构 指令 伺服控制器 放大器 执行机构 检测器 7.2.3机器人机械手位置基本控制 在对象估计准确的前提下,可以实现控制输出轨迹与目标轨迹的重合。但是由于估计和测量误差的存 在,实际控制的输出如下第三个方程,系统结构如图所示。 PDF文件使用" pdffactory Pro"试用版本创建ww. fineprint,com,cn
（离心力和哥氏力） （重力） 如果考虑摩擦力和干扰影响，上式可以被改写为 ——静态和动态摩擦 ——负载变化或建模误差所引起的扰动 动力学模型的特点： 1、高度复杂性：项数随关节数呈几何级数增长； 2、高度非线性：每项都含有旋转因素及角度与函数相乘； 3、高度耦合：关节的互作用力成为不可克服的耦合因素； 4、模型不确定性：建模不准、摩擦不全、负载动态变化。 7.2.2 机器人控制系统结构框图 7.2.3 机器人机械手位置基本控制 在对象估计准确的前提下，可以实现控制输出轨迹与目标轨迹的重合。但是由于估计和测量误差的存 在，实际控制的输出如下第三个方程，系统结构如图所示。 PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 www.fineprint.com.cn