CN106773661A - 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法 - Google Patents

一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106773661A
CN106773661A CN201510805269.1A CN201510805269A CN106773661A CN 106773661 A CN106773661 A CN 106773661A CN 201510805269 A CN201510805269 A CN 201510805269A CN 106773661 A CN106773661 A CN 106773661A
Authority
CN
China
Prior art keywords
elm
adaptive
robot
kinds
method based
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510805269.1A
Other languages
English (en)
Inventor
常琳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
TIANCAI INTELLIGENT SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Original Assignee
TIANCAI INTELLIGENT SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by TIANCAI INTELLIGENT SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY filed Critical TIANCAI INTELLIGENT SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Priority to CN201510805269.1A priority Critical patent/CN106773661A/zh
Publication of CN106773661A publication Critical patent/CN106773661A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，包括以下步骤：第一步：提出针对系统不确定项进行整体逼近与分块逼近的两种ELM自适应神经控制算法；第二步：ELM逼近系统的未知非线性函数；第三步：基于Lyapunov稳定性理论分析设计；第四步：分段设计ELM网络权值自适应调节律；第五步：对ELM自适应控制算法进行仿真。本发明的基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，针对刚性臂机器人系统，提出基于极限学习机(ELM)的两种自适应神经控制算法，极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFNs)的隐层节点及其参数，仅调整其网络的输出权值，以极快的学习速度可获得良好的推广性。

Description

一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及一种机器人设计方法，具体涉及一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，属于智能产品技术领域。
背景技术
由于机器人系统中存在着诸如机器人自身参数误差、观测噪声、未建模动态、负载扰动以及不确定性的外界干扰等因素，因此，针对这种不确定性的在线补偿，不同的控制方法相继被提出，现有技术中引入滤波跟踪误差，设计了自适应神经网络控制器，实现网络的权值在线调整，保证了闭环系统中的所有信号一致最终有界；设计的自适应神经网络控制器无须计算机器人的逆动态模型和雅可比矩阵的逆，实现了机器人任务空间的跟踪控制；采用自适应模糊系统，针对机器人不确定部分，在同时包括摩擦、外加干扰和负载变化且模糊逼近误差在满足某种假设条件的情况下，设计了基于模型已知，模型未知的两种自适应控制方法，均取得了较好的控制效果；采用滑模控制和神经网络相结合，并使用模糊监督控制器，虽然提高了控制系统的性能，但是还须获取系统的先验知识和附加一些限制条件的约束。
发明内容
（一）要解决的技术问题
为解决上述问题，本发明提出了一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，针对刚性臂机器人系统，提出基于极限学习机(ELM)的两种自适应神经控制算法，极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFNs)的隐层节点及其参数，仅调整其网络的输出权值，以极快的学习速度可获得良好的推广性。
（二）技术方案
本发明的基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，包括以下步骤：
第一步：针对具有模型不确定性、未知摩擦力、外界扰动以及负载变化的刚性臂机器人系统，提出针对系统不确定项进行整体逼近与分块逼近的两种ELM自适应神经控制算法；
第二步：利用ELM逼近系统的未知非线性函数，附加的鲁棒控制项补偿系统的逼近误差，所获得的两种控制器均不依赖于初始条件的约束且放松对参数有界的要求；
第三步：系统的自适应控制律，ELM网络的权值及未知逼近误差限的自适应参数调节律均是在基于Lyapunov稳定性理论分析设计的基础上得到，且两种ELM控制算法均能保证闭环系统的稳定性及跟踪误差的最终一致有界；
第四步：分段设计的ELM网络权值自适应调节律还具有投影算子的特性，保证了权值有界；
第五步：通过应用于二自由度平面机器人的仿真实例验证了ELM控制器的良好跟踪性能，仿真结果表明了ELM自适应控制算法的有效性和鲁棒性。
（三）有益效果
与现有技术相比，本发明的基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，针对刚性臂机器人系统，提出基于极限学习机(ELM)的两种自适应神经控制算法，极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFNs)的隐层节点及其参数，仅调整其网络的输出权值，以极快的学习速度可获得良好的推广性。
具体实施方式
一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，包括以下步骤：
第一步：针对具有模型不确定性、未知摩擦力、外界扰动以及负载变化的刚性臂机器人系统，提出针对系统不确定项进行整体逼近与分块逼近的两种ELM自适应神经控制算法；
第二步：利用ELM逼近系统的未知非线性函数，附加的鲁棒控制项补偿系统的逼近误差，所获得的两种控制器均不依赖于初始条件的约束且放松对参数有界的要求；
第三步：系统的自适应控制律，ELM网络的权值及未知逼近误差限的自适应参数调节律均是在基于Lyapunov稳定性理论分析设计的基础上得到，且两种ELM控制算法均能保证闭环系统的稳定性及跟踪误差的最终一致有界；
第四步：分段设计的ELM网络权值自适应调节律还具有投影算子的特性，保证了权值有界；
第五步：通过应用于二自由度平面机器人的仿真实例验证了ELM控制器的良好跟踪性能，仿真结果表明了ELM自适应控制算法的有效性和鲁棒性。
上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (1)

1.一种基于ELM的机器人自适应跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步：针对具有模型不确定性、未知摩擦力、外界扰动以及负载变化的刚性臂机器人系统，提出针对系统不确定项进行整体逼近与分块逼近的两种ELM自适应神经控制算法；
第二步：利用ELM逼近系统的未知非线性函数，附加的鲁棒控制项补偿系统的逼近误差，获得两种控制器均不依赖于初始条件的约束且放松对参数有界的要求；
第三步：基于Lyapunov稳定性理论分析设计；
第四步：分段设计ELM网络权值自适应调节律；
第五步：通过应用于二自由度平面机器人的仿真实例验证ELM控制器的跟踪性能，并对ELM自适应控制算法进行仿真。
CN201510805269.1A 2015-11-20 2015-11-20 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法 Pending CN106773661A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510805269.1A CN106773661A (zh) 2015-11-20 2015-11-20 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510805269.1A CN106773661A (zh) 2015-11-20 2015-11-20 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106773661A true CN106773661A (zh) 2017-05-31

Family

ID=58915888

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510805269.1A Pending CN106773661A (zh) 2015-11-20 2015-11-20 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106773661A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110389525A (zh) * 2019-07-15 2019-10-29 江苏科技大学 基于极限学习机的混联机构自适应反步控制方法
CN110967042A (zh) * 2019-12-23 2020-04-07 襄阳华中科技大学先进制造工程研究院 一种工业机器人定位精度标定方法、装置及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110389525A (zh) * 2019-07-15 2019-10-29 江苏科技大学 基于极限学习机的混联机构自适应反步控制方法
CN110389525B (zh) * 2019-07-15 2022-06-14 江苏科技大学 基于极限学习机的混联机构自适应反步控制方法
CN110967042A (zh) * 2019-12-23 2020-04-07 襄阳华中科技大学先进制造工程研究院 一种工业机器人定位精度标定方法、装置及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sun et al. Neural AILC for error tracking against arbitrary initial shifts
Miyamoto et al. Equivalent-input-disturbance approach to active structural control for seismically excited buildings
Sheikholeslam et al. Design of adaptive fuzzy wavelet neural sliding mode controller for uncertain nonlinear systems
Slawiñski et al. PD‐like controllers for delayed bilateral teleoperation of manipulators robots
Ramezani et al. Neuro-adaptive backstepping control of SISO non-affine systems with unknown gain sign
Uçak et al. A novel adaptive NARMA-L2 controller based on online support vector regression for nonlinear systems
Wang et al. Fixed-time consensus for uncertain multi-agent systems with actuator faults
Wan et al. Improving synchronization performance of multiple Euler–Lagrange systems using nonsingular terminal sliding mode control with fuzzy logic
Kong et al. Neuro-learning-based adaptive control for state-constrained strict-feedback systems with unknown control direction
Freeman et al. A common setting for the design of iterative learning and repetitive controllers with experimental verification
Wang Adaptive fuzzy control of direct-current motor dead-zone systems
CN106773661A (zh) 一种基于elm的机器人自适应跟踪控制方法
CN111474922A (zh) 一种连续非线性系统的控制器构建方法
Abdelhamid et al. Indirect robust adaptive fuzzy control of uncertain two link robot manipulator
CN107450320B (zh) 一种执行器失效的模糊自适应补偿控制方法
KR101564888B1 (ko) 대규모 비선형 시스템의 분산 고장 제어 방법 및 그 장치
Gu et al. Adaptive robust trajectory tracking control of fully actuated bipedal robotic walking
Tirandaz Complete synchronisation of supply chain system using adaptive integral sliding mode control method
Uematsu et al. Model-error feedback for time-delay systems with communication disturbance observer
Rigatos Adaptive fuzzy control for non-linear dynamical systems based on differential flatness theory
Macnab Neural-adaptive backstepping for flexible-joint robots with neither extra parameters, extra networks, nor robust terms
Furtat et al. Modified robust backstepping algorithm for plants with time delay
Gao et al. Modeling and prescribed H-infinity tracking control for strict feedback nonlinear systems
Mizumoto et al. Adaptive output feedback based output tracking control for uncertain nonlinear systems via TS fuzzy model
Zhang et al. Robust Control of Robotic Manipulators Based on Adaptive Neural Network

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170531