神經網絡滑模控制在并聯機器人中的應用
王磊，高國琴，蔡紀鶴
(江蘇大學，江蘇鎮江212013)
摘要：首先用滑模控制策略對被控對象進行控制仿真，在分析結果后，結合神經網絡滑模控制方法，充分利用神經網絡滑模控制的學習能力強，自適應辨識能力強，可以無窮逼近任意函數的優點。仿真結果表明，神經網絡滑模控制方法的跟蹤效果好，系統誤差小，可以滿足機器人控制的要求，能夠解決機器人的軌跡跟蹤問題，仿真實驗證實了該控制策略的正確性和有效性。
關鍵詞：并聯機器人；滑模控制；神經網絡；仿真；控制策略
中圖分類號：TP273+．3 文獻標識碼：A 文章編號：1004—7018(2008)08—0032—04
0引言
并聯機器人具有高精度、剛度大、承載力強、運動慣量小、位置誤差不積累等特點，與串聯機器人呈互補關系，成為機器人研究領域的熱點。
本文力圖研究一種控制策略，來滿足并聯機構的高速度、高精度的控制要求。并聯機器人本身是一個高度非線性系統，運動過程中存在著很大的干擾因素，常規的控制策略已經很難滿足控制要求。變結構控制系統在機器人、航空航天和工業領域中有著大量的應用研究，因為機器人動力學一般是非線性動力學，同時存在多種不可預見的外部干擾，所以機器人控制是近年來變結構控制系統理論的主要應用環境之一。但是抖振問題一直是變結構控制的熱點，消除抖振的方法有很多，本文先用趨近率方法對支路進行仿真，然后用滑模控制等效控制對系統仿真，由于滑模控制的抖振大小主要是由其控制器的切換增益決定的，最后提出的一種新型的解決抖振控制方法，采用神經網絡對切換項的增益進行調節，從而從根本上降低了滑模控制的抖振。
1支路模型
本文研究的并聯機器人是二自由度驅動冗余并聯機器人[6]，其中有三個驅動部分，每個驅動側包括一個松下MINAs A系列Ac伺服電機和減速裝置。上位機通過固高控制卡GT-400-sV來控制三個電機，這種機構的驅動元減少，結構緊湊，具有廣泛的實用價值和研究價值，在工業中具有廣泛的應用。如圖1所示。
2交流伺服驅動支路模型
本文中的控制電機是松下交流伺服電機，根據有關文獻[7,8]可知，電流控制的三相星型連接的無刷交流伺服電機的輸出轉矩可以表示為：
式中Kpre為電流信號前置放大系數88，Ki為電流環反饋系數2.2，KA為電流調節器放大系數6，Lp、Rp三相繞組的電感和電阻，分別為9．9 mH、3 7Ω，Id分別為三相繞組的電流，Kr為速度反饋系數，i為減速比為0.025，Ktp為轉矩常數為0．67 N·m／A。并且有:
另外，與直流電機負載軸的分析類似，在不考慮等效干擾的條件下驅動軸上的轉矩平衡方程為：
聯合式(1)、式(3)，可以得到忽略等效干擾力矩條件下的傳遞函數：
代人數據，得到的傳遞函數然后轉化為狀態空間方程[1-2]為：
3控制器設計
3.l滑模變結構控制思路[4]
滑模變結構(Vss)控制是一種有效的控制方法，一般可得到不連續的控制律。VSS的主要優點在于系統降階、解耦設計、抗干擾、對參數變化不敏感的強魯棒性，以及容易采用動力器件實施。然而設計Vss的兩個主困難是確定驅使系統滑向滑模的控制，以及減小處于滑動態時的圍繞切換面的抖振問題。用由不確定性的界限計算出來的固定控制增益，如果增益ε太小，則趨近速度很小；相反，若s較大，則到達滑模時引起的抖振較大。定義如下指數趨近律：
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