TS模糊控制在机械手方面的应用
模糊控制理论在机器人运动控制中的应用研究
模糊控制理论在机器人运动控制中的应用研究机器人是一种人造的智能机器，可以执行各种任务，并被广泛应用于工业、医疗、家庭等领域。
机器人的运动控制是其中最基本、也是最重要的一环，它涉及到机器人的定位、轨迹规划、速度控制等方面，而模糊控制理论则是一种强大的控制方法，能够有效地解决运动控制中的一系列问题。
本文将探讨模糊控制理论在机器人运动控制中的应用研究。
一、机器人运动控制的基本原理机器人运动控制是机器人技术的核心，其基本原理包括定位、轨迹规划、速度控制等方面。
在机器人运动控制中，位置和姿态是机器人运动过程中的两个非常重要的参数，它们可以通过机器人上的传感器获得。
一般来说，机器人的运动可以分为直线运动和旋转运动，直线运动可以通过轮子、链条等方式实现，而旋转运动则可以通过舵机、步进电机等实现。
二、模糊控制理论的基本原理模糊控制是一种基于模糊数学理论的控制技术，该技术可以模拟人类的思维过程，通过将输入信号与一组模糊规则进行匹配，得到一个模糊的输出信号。
模糊控制可以处理复杂的、不确定的控制问题，其灵活性和适应性非常高，能够有效地解决一系列控制问题。
三、模糊控制在机器人运动控制中的应用以机器人的定位为例，采用模糊控制的方法可以有效地解决机器人定位过程中的不确定性问题。
通过将机器人当前的定位信息与模糊规则进行匹配，得到一个模糊的输出信号，进而控制机器人进行位置调整。
在实际应用中，机器人的定位往往会受到各种干扰、误差等因素的影响，这些因素可能导致机器人的精度降低或定位失败。
而采用模糊控制的方法，可以有效地处理这些因素，提高机器人的定位精度和稳定性。
在机器人的轨迹规划方面，也可以采用模糊控制的方法。
在传统的轨迹规划方法中，往往需要人为设定一些参数，如起点、终点、路径等，然后通过一些数学方法计算出具体的轨迹方程。
而在实际应用中，这些参数往往会因环境、工件等因素的变化而产生变化，导致原有的轨迹规划方法无法正确处理。
而采用模糊控制的方法，可以根据当前的环境、工件等因素，自适应地调整轨迹规划参数，得到更为准确、稳定的轨迹规划结果。
模糊控制技术在机械手软抓取中的应用
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四、 模糊 控 制 器 设 计
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本 文 中 ， 糊控 制 要 消 除 被 控 对象 的滑 动 ， 取 输 模 选
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智 能控 制 技 术 ・ ９ ２
维普资讯
二 、 取 策 略 抓
为 实现 液压 机 械 手对 不 同 物 体 的无 损 伤 抓 取 即 软
量） 变换 为实 际 用 于 控 制 的 清 晰 量 。模 糊 控 制 算 法 的
过程 是 这 样 的 ： 过 采样 ， 到 误 差信 号 ￡。 一般 选 误 经 得
抓 取 ， 文提 出 的策 略 是 以模 糊 控 制 为 核 心 ， 拟 人 的 本 模
种 重 要 而 又有 效 的方 法 ：本 文 提 出 了 基 于模 糊 控 制
原理 的软 抓 取控 制策 略 、 并在 此 基础 上 ， 计 了一 种 可 设 调 整 比例 因 子 控 制器 ， 一 步加 强 了 控制 的智 能 化 进
清 晰化 的作 用 是 将 模 糊 推 理 得 到 的 控 制 量 （ 糊 模
样 循 环 下去 ， 实现 了被 控对 象 的 模糊 控 制 。 就
三 、 糊 控 制 基 本 原 理 模
模 糊 控制 的基 本 原 理 可 由 图 １表 示 ． 的 核 心 部 它
分 为模 糊 控 制 器 （ 中虚 线 框 中 的部 分 所 示 ） 图 ：模 糊 控 制 器 主 要 由 以下 ４部分 组 成 ：
用T_S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制_曾珂
rad,关节角 2的变化范围为 0～ π rad。不失一般性 , 设控制力矩的变化范围为 - 1～ 1 kN m ,前臂质量 m 2的变化范围为 5～ 20 kg。 给定待跟踪的轨迹为
θd1 ( t ) = θd2 ( t ) =
1 4
[kt -
si n(kt ) ] ,
θd3 ( t ) =
π 2
2 采用 T-S型模糊神经网络控制方案
采用如图 1所示的控制方案。 其中前馈控制器 FNN 1和反馈控制器 FNN2均为 T -S型 模糊神经
曾 珂 , 等: 用 T -S型模糊神经 网络的机械手轨迹跟踪自适应控制
117
网络。 为节省篇幅 , T-S型模糊神经网络的结构和 正向推理过程请参考文 [ 5 ]。
p
j 0
+
pj1e+
pj2e , j =
1, 2,… , 9.
设控制 力矩 u∈ [ - umax , umax ] , 控制 规则表 如表 1
所示。
表 1 T-S型模糊神经网络反 馈控制器控制规则表
e e= N
U E= Z
e= P
N
- umax+ 200+ 100e+ 100e
Z
- u max / 2+ 200e+ 200e
PD控制器 ,能够为前馈控制器提供比较理想的学 习信号。
对于用作前馈控制器的 T-S型模糊神经网络 ,
我们将它的规则形式简化为
Rj:
if
c1
is
A
j 1
a nd
c2
is
A j2…
and
cs
is
A
j s
模糊控制系统对机器人技术的影响
模糊控制系统对机器人技术的影响近年来，随着机器人技术的不断发展，模糊控制系统作为一种新型控制方法，被广泛应用于机器人技术中。
本文将探讨模糊控制系统对机器人技术的影响。
一、模糊控制系统的定义及特点模糊控制系统是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它的最大特点在于可以处理模糊信息。
与传统的数学模型不同，模糊控制系统可以处理非精确的、不确定的数据，具有一定的容错性和智能性。
二、模糊控制系统在机器人技术中的应用1. 路径规划机器人在进行导航时，需要规划一条最优路径。
传统的路径规划方法需要具体的地图信息，且计算复杂度高。
而模糊控制系统可以通过对环境参数进行模糊处理，计算出一条比较优秀的路径，能够提高机器人的智能化水平。
2. 动态避障机器人在行走过程中，需要能够及时识别并避让障碍物。
传统的障碍物避让算法需要对环境进行建模，计算复杂度较高，而模糊控制系统通过模糊逻辑理论对环境参数进行处理，能够快速反应并避让障碍物。
3. 运动控制机器人的运动控制需要高精度的定位和优秀的控制算法。
传统的运动控制算法需要对运动模型进行精确的建模，并需要高精度的传感器数据。
而模糊控制系统由于具有容错性，能够减小模型误差的影响，提高控制精度。
三、模糊控制系统对机器人技术的影响模糊控制系统的应用，使机器人技术得到了快速的发展。
首先，模糊控制系统能够处理非精确的、不确定的数据，提高了机器人系统的智能化水平；其次，模糊控制系统具有容错性，大大降低了控制系统对传感器精度和建模精度的要求，提高了系统的可靠性和鲁棒性；再次，模糊控制系统的高效性和快速性，使机器人能够更加优秀地应对复杂的环境和任务。
综上所述，模糊控制系统对机器人技术产生了深远的影响。
它的引入为机器人技术的发展提供了新的思路和方法，同时也为机器人的智能化和自主化发展提供了保障。
模糊控制在工业机器人中的应用研究
模糊控制在工业机器人中的应用研究∗杨维;吴德君【摘要】工业机器人各关节之间关系十分复杂，其转动惯量随着运动位置的变化而变化是非线性控制。
要使工业机器人的各关节达到高精度、无超调及快速平稳控制是技术难题。
通过介绍工业机器人模糊控制系统的结构及其模型建立的过程，分析了机器人模糊控制的关节控制系统及调节特性。
实践表明将模糊控制应用于工业机器人控制可以达到良好的控制性能要求。
%Relationship between each joint of industrial robot is very complicated,It is nonlinear control that the moment of inertia changes with the motion change.In order to realize the several joints of industrial robot with high precision,no o-vershoot and fast and stable control is a very difficult work.The paper introduced the industrial robot fuzzy control process of the establishment of the system and the model,and analyzed the robot joint control system and fuzzy control regulation characteristics.Practice results showed that the fuzzy control applied to the industrial robots can achieve good control per-formance requirements.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2014(000)011【总页数】3页(P97-99)【关键词】工业机器人;模糊控制;系统响应【作者】杨维;吴德君【作者单位】陕西国防工业职业技术学院机电工程学院，陕西西安 710300;陕西国防工业职业技术学院机电工程学院，陕西西安 710300【正文语种】中文【中图分类】TP13目前，针对不同的控制目的有着不同的控制策略，比如对在线分解加速度控制和PID使用前馈控制、最优控制与自适应控制及非线性补偿控制等，这几种控制算法几乎都需要建立精确的机器人模型，若建立的模型不准确，对工业机器人控制系统的控制精度会有很大的影响；而要建立精确的系统模型，则需要做大量的工作，模糊控制是解决这个问题的好方法，它不需要建立被控对象的精确数学模型，只需要通过输入和输出信号的检测就可以达到机器人的控制要求。
基于 T-S 模糊神经网络的机械手轨迹跟踪
基于 T-S 模糊神经网络的机械手轨迹跟踪
周海宁;白国振;洪帅华;刘淼
【期刊名称】《机械工程与自动化》
【年(卷),期】2015(000)002
【摘要】以两自由度并联机械手为研究对象，提出了一种以T‐S模糊神经网络作为反馈器，以粒子群算法优化的BP神经网络学习作为前馈控制器的机械手自适应轨迹跟踪方案。
并运用ADAMS软件建立虚拟样机模型与Simulink进行联合仿真实验。
仿真结果表明设计的控制方案能够较好地控制机械手的轨迹跟踪。
【总页数】2页(P171-172)
【作者】周海宁;白国振;洪帅华;刘淼
【作者单位】上海理工大学机械工程学院，上海 200093;上海理工大学机械工程学院，上海 200093;上海理工大学机械工程学院，上海 200093;上海理工大学机械工程学院，上海 200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP241
【相关文献】
1.基于模糊神经网络补偿的刚性机械手轨迹跟踪鲁棒控制 [J], 林雷;任华彬;王洪瑞
2.基于模糊神经网络的水下机械手的运动轨迹规划 [J], 王莉;张广斌;葛运建;许德章
3.基于T-S模糊神经网络的AGV轨迹跟踪研究 [J], 陈薇;程航;郑涛
4.基于T-S型模糊神经网络的机械手控制方案设计研究 [J], 孙超;刘世聪;李勇;周
庆;殷美艳
5.基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制系统 [J], 缸明义;夏兴国;张庆丰;吴彩林
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TS模糊控制在机械手方面的应用
TS模糊控制在机械手方面的应用摘要：本文以二自由度平面机械手为例，尝试用TS模糊控制理论解决机械手的控制问题。
要点是：用TS模糊模型以及并行分配补偿的办法来实现，本文建立了二自由度平面机械手的模糊模型并用TS模糊控制理论和并行分配补偿法对系统进行了综合，最后用仿真进行验证。
关键词：TS模型；模糊控制；并行分配补偿；自适应控制近年来，随着控制理论的发展以及研究的不断深入，形成了一个新的理论体系，那就是TS模糊模型理论体系。
这一理论为解决非线性系统问题做出了很大的贡献，并且在工业方面得到越来越多的应用。
其主题思想是：将线性系统理论和模糊控制理论相结合，解决非线性系统问题。
其要点为：采用TS模糊控制理论和并行补偿方法。
TS模糊模型分为：前提部和结论部，其前提部是依据系统输入和输出间是否存在局部线性关系来进行划分；而其结论部是由多项式线性方程来表达，从而构成各条规则间的线性组合，使非线性系统的全局输出具有良好的线性描述特征。
而并行分配补偿法就是把一个整体非线性动力模型看成是多个局部线性系统的模糊逼近，把整个非线性系统的控制看成是多个局部线性系统控制的模糊逼近。
但模糊控制也存在着很多不确定因素：比如：系统线性模型辨识的不确定性；人为给定参数时所得模糊逻辑系统和实际系统之间的差别；外界信号的干扰等。
为了克服这些不确定因素，我们采用自适应控制。
1模糊逻辑系统模糊逻辑系统是由模糊规则库、推理机、产生器和消除器四部分组成。
其基本结构框如图1所示：图1模糊控制器结构图设x∈（x1,x2,…,xn）T∈M1×M2×…xn和y∈N均属于语言变量，分别为模糊控制器的输入和输出；Ani和Bni分别是Mi∩R和Ni∩R上的模糊集合。
模糊逻辑系统构成了由子空间U到子空间V上的一个映射。
规则库：模糊规则库是具有如下形式：Ri:if x1 is A1i,x2 is A2i,and … and xn is Ani;then y is Bi （1）i=1,2,…,r；r表示模糊规则数。
柔性机械臂T-S模糊模型的辨识及其分析
（ ， ｅ — ｅ ｃ ｏｌ Ｚ ｅ ａ ｇ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ） ｚ ｏ ２ ０ ６． ｈｎ ； １ Ｗ ｓ ｚ ｈ ｏ， ｈ ｉ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ ｆ ｈ ｕ３ ４ ０ Ｃ ｉａ ｔｈ Ｓ ｊｎ ｖ ｓｙ ｆ ｏ ｕ
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言
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关键 词 ： 柔性机械 臂 ； — Ｔ Ｓ模糊 模型 ； 法聚 类分析 ； 小二乘 法 减 最
中图分类 号 ： Ｐ ４ Ｔ２１ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０１ ４５ （０６ １ — ０６ ０ １０ ５ １２０ ） １ ０３ — ３
Ｉ ｎｔｆｃ ｔｏ ｎ ｎａｙ ｉ ｆｆｅ ｉ ｅ ｍ ａ ｐ ａ ｏ ’ ． ｏ ｌ ｄｅ ｉｉ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ａ ｌｓｓ ｏ ｘ ｂｌ ｌ ｎｉ ｕｌ ｔ ｒＳ Ｔ Ｓ ｍ ｄｅ ＺＨＡＮＧ ｅ ｌａ ，ＰＡＮ ｅ ｑ ａ ｇ Ｘｕ —ｉ ｎ Ｔｉ— ｉｎ ， Ｔ ＡＮＧ — ｏ ．Ｍ Ａ ａ ．ｉ Ｋｅ ｈ ｎｇ Ｘｉ ｏ １
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TS模糊控制在机械手方面的应用
摘要：本文以二自由度平面机械手为例，尝试用TS模糊控制理论解决机械手的控制问题。
要点是：用TS模糊模型以及并行分配补偿的办法来实现，本文建立了二自由度平面机械手的模糊模型并用TS模糊控制理论和并行分配补偿法对系统进行了综合，最后用仿真进行验证。
关键词：TS模型；模糊控制；并行分配补偿；自适应控制
近年来，随着控制理论的发展以及研究的不断深入，形成了一个新的理论体系，那就是TS模糊模型理论体系。
这一理论为解决非线性系统问题做出了很大的贡献，并且在工业方面得到越来越多的应用。
其主题思想是：将线性系统理论和模糊控制理论相结合，解决非线性系统问题。
其要点为：采用TS模糊控制理论和并行补偿方法。
TS模糊模型分为：前提部和结论部，其前提部是依据系统输入和输出间是否存在局部线性关系来进行划分；而其结论部是由多项式线性方程来表达，从而构成各条规则间的线性组合，使非线性系统的全局输出具有良好的线性描述特征。
而并行分配补偿法就是把一个整体非线性动力模型看成是多个局部线性系统的模糊逼近，把整个非线性系统的控制看成是多个局部线性系统控制的模糊逼近。
但模糊控制也存在着很多不确定因素：比如：系统线性模型辨识的不确定性；人为给定参数时所得模糊逻辑系统和实际系统之间的差别；外界信号的干扰等。
为了克服这些不确定因素，我们采用自适应控制。
1模糊逻辑系统
模糊逻辑系统是由模糊规则库、推理机、产生器和消除器四部分组成。
其基本结构框如图1所示：
图1模糊控制器结构图
设x∈（x1,x2,…,xn）T∈M1×M2×…xn和y∈N均属于语言变量，分别为模糊控制器的输入和输出；Ani和Bni分别是Mi∩R和Ni∩R上的模糊集合。
模糊逻辑系统构成了由子空间U到子空间V上的一个映射。
规则库：模糊规则库是具有如下形式：
Ri:if x1 is A1i,x2 is A2i,and … and xn is Ani;then y is Bi （1）
i=1,2,…,r；r表示模糊规则数。
模糊规则来源于人们离线或在线对控制过程的了解。
人们通过直接观察控制过程，对控制过程的特性能够有一个直观的认识。
虽然这种认识并不是很精确的数学表达，只是一些定性描述，但它能够反映过程控制的本质。
在此基础上，人们往往能够成功地实施控制。
模糊推理机：是模糊控制的核心部分，它根据模糊系统的输入和模糊推理规则，经过模糊推理合成等逻辑运算，得出模糊系统的输出。
模糊产生器的作用是将一个确定的点x∈（x1,x2,…xn）T∩M映射为模糊集合A’。
影射方式至少有两种：
1）单点模糊化。
若A’对支撑集为单点模糊集，则对某一点x’=x时有φα（x）=1，而对其余所有的点x’≠x,x’∈M，有φα（x）=0。
几乎所有的模糊化算子都是采用单点模糊算子。
2）非单点模糊化。
当x’=x时有φα（x）=1，但当x’逐渐远离x时，φα（x）从1开始衰减。
解模糊的作用是将N上的模糊集合映射为一个确定的点。
在实际控制中，系统的输出是精确值，不是模糊集，然而系统的输出是模糊集，而不是精确值。
所以要利用模糊消除器将N上的模糊集合映射为一个确定的点。
通常的去模糊化有如下几种形式：
这种模型由一个模糊关系系统和一组线性系统组成，可以看作是非线性中分段线性化逼近的一种扩展。
首先在一系列操作点附近对系统线性化，然后通过隶属函数把每个子空间的局部线性模型平滑的连接起来描述系统的动态行为。
它的主要优点就是提供了一个精确的系统方程，因此能够利用参数估计和确定系统阶数的方法来确定系统参数和阶数。
这类模糊系统是对非线性不确定系统建模的一个重要工具，它们之所以受到了广大学者的关注，除了它在实际工程中取得了巨大应用成果外，更重要的是它对任意连续非线性系统的逼近性。
T-S等各种模糊系统已经被证明是万能逼近器，为了更好的揭示模糊系统作为万能逼近器的内在机理，人们从定性和定量两个方面研究了模糊系统的逼近特性。
（1）定性方面：主要是证明各类模糊系统的逼近特性，并分析存在这种逼近特性的内在机理。
（2）定量方面：着重点在于建立逼近偏差范围和分析各类模糊系统的逼近精度。
2TS模糊模型的建立
根据模糊规则的不同，模糊控制器分为两种：Mandani控制器和TS控制器，前一种控制器是一种传统的控制方法，虽说目前还有广泛的应用，但是随着控制技术的蓬勃发展，其应用范围有许多局限性。
而在1985年由Takagi和Sugeno 提出的TS模糊控制技术逐步显示出其优越性，其基本思想就是将整个状态空间分割为多个模糊空间，在每个模糊子空间中建立局部线性模型，并对每个局部线性模型设计出各自的控制器，使整个系统变成局部线性的控制的加权组合。
参考文献：
[1] 陈宗基.自适应控制的理论及应用[M].北京:北京航空航天大学，1992.
[2] 孙增圻.智能控制理论与应用[M].北京：清华大学出版社，1995.
[3] Wang Hun O，Tanaka K．Griffin M F．An approach to fuzzy control of nonlinear systems stability and design issues．IEEE Trans Fuzzy Syst．1996，4（I）：14-23.
[4]张振东,孙增圻,马晓军等.二自由度机械手的模糊建模与模糊控制[J].清华大学学报,1997,37（9）:45-49.
[5] 王刚,欧进萍.基于系统特征响应的结构振动模糊控制规则建立与仿真分析[J].振动工程学报,2002,15（3）:82-85.。