【机械臂控制】具有输入死区和输出约束的机器人机械手的神经网络控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

机器人机械手在工业自动化、精密装配、医疗手术等领域的应用日益广泛，其控制精度和稳定性直接决定了任务执行的质量。然而，实际应用中，机械手往往面临输入死区（如驱动器非线性导致的指令响应滞后）和输出约束（如关节角度、速度限制）等问题，这些因素严重影响了控制性能。神经网络凭借其强大的非线性逼近能力和自适应学习特性，为解决这类复杂约束下的控制难题提供了有效的解决方案。

机器人机械手的控制挑战：输入死区与输出约束

输入死区的影响机制

输入死区是指当控制指令的幅值小于某一阈值时，执行器（如伺服电机、液压驱动器）无响应或响应微弱的现象，其本质是执行器的非线性特性。在机器人机械手中，死区可能由传动间隙、摩擦损耗或驱动器老化等因素引起。例如，当控制指令要求关节产生微小转动时，若指令幅值未超过死区阈值，关节可能保持静止，导致轨迹跟踪误差累积；而当指令幅值超过阈值后，执行器可能产生突变响应，引发系统振动。这种非线性特性会降低控制精度，甚至破坏系统的稳定性。

输出约束的限制作用

输出约束是为了保证机械手运行安全和任务可行性而设定的物理或性能限制，主要包括：

• 关节角度约束：防止关节转动超限导致机械结构损坏（如连杆碰撞、轴承过载）；

• 关节速度约束：避免高速运动产生的离心力过大或能量消耗激增；

• 末端执行器位姿约束：在精密操作（如电路板焊接）中，需限制末端位置在特定范围内以确保任务精度。

若控制策略未考虑这些约束，可能导致执行器饱和、系统不稳定或任务失败。传统线性控制方法（如 PID）难以同时处理死区非线性和多输出约束，因此需要更先进的控制技术。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

qd(2)=a1*sin(freq*t);

%qd(2)=a2*cos(freq*t);

dqd(1)=a1*freq*cos(freq*t);

%dqd(2)=-a2*freq*sin(freq*t);

dqd(2)=a1*freq*cos(freq*t);

ddqd(1)=-a1*(freq^2)*sin(freq*t);

ddqd(2)=-a1*(freq^2)*sin(freq*t);

%ddqd(2)=-a2*(freq^2)*cos(freq*t);

%%

W=(x(7:22));

W_tau=(x(23:38));

%%

m1=1; m2=1; l1=0.8; l2=0.7; %mass of robot arms and length of links

k2=10; %controller gains

k1=10;

%% computation of the tracking errors

e=[x(1) x(2)]-qd;

alp1=-k1*e+dqd;

e2=[x(3) x(4)]-alp1; e=e';

dalp1=-k1*([x(3) x(4)]-dqd)+ddqd;

%% computation of mass inertia matrix

m11=(m1+m2)*l1^2+m2*l2^2+2*m2*l1*l2*cos(x(2));

m12=m2*l2^2+m2*l1*l2*cos(x(2));

m21=m12;

m22=m2*l2^2;

M = [m11 m12; m21 m22];

%% computation of C matrix

c11=-m1*l1*l2*x(4)*sin(x(2));

c12=-m2*l1*l2*(x(3)+x(4))*sin(x(2));

c21=m2*l1*l2*x(3)*sin(x(2));

c22=0;

C=[c11 c12; c21 c22]*[x(3);x(4)];

%% computation of G matrix

g1=m1*l1*9.8*cos(x(1))+m2*9.8*(l2*cos(x(1)+x(2))+l1*cos(x(1)));

g2=m2*l2*9.8*cos(x(1)+x(2));

G = [g1;g2];

%% calculating control torques

torque=[x(5);x(6)];

%% nn parameters

sigma = 0.02;

sigma_tau = 0.02;

gamm = 100;

gamm_tau = 100;

variance = 100;

variance_tau = 150;

Node = 2^4;

Node_tau = 2^4;

k = 1;

Mu=zeros(4,16);

for i1 = 0.5*(-1:2:1)

for i2 = 0.5*(-1:2:1)

for i3 = 0.5*(-1:2:1)

for i4 = 0.5*(-1:2:1)

Mu(:,k) = [i1,i2,i3,i4];

k = k+1;

end

end

end

end

x1=[x(1) x(2)];

x2=[x(3) x(4)];

Z=[x1' x2' alp1' dalp1']';

Z_tau=[torque x1' x2' alp1']';

S=zeros(Node,1);

S_tau=zeros(Node,1);

for i =1:Node

S(i,1)=exp(-(Z(:,1)-Mu(:,i))'*(Z(:,1)-Mu(:,i))/variance);

S(i,2)=exp(-(Z(:,2)-Mu(:,i))'*(Z(:,2)-Mu(:,i))/variance);

end

for i =1:Node

S_tau(i,1)=exp(-(Z_tau(:,1)-Mu(:,i))'*(Z_tau(:,1)-Mu(:,i))/variance);

S_tau(i,2)=exp(-(Z_tau(:,2)-Mu(:,i))'*(Z_tau(:,2)-Mu(:,i))/variance);

end

torque=-k2.*e2'-e+(W'*S + W_tau'*S_tau)';

% updating laws

dW = -gamm.*( S*e2' + sigma*W );

dW_tau = -gamm_tau.*( S_tau*e2' + sigma_tau*W_tau );

%%

%D = deadzone('zeroInterval',[-4.5 2.5]);

%torque = evaluate(D, torque);

%% robot arm dynamics

qdotdot= (M)\(torque-G-C-[3;3.4]);

xdot=[x(3);x(4);qdotdot(1);qdotdot(2);

(torque(1)-x(5));%%ode will not integrate this, output only

(torque(2)-x(6));%%ode will not integrate this, ouput only

dW(1:16); dW_tau(1:16)

];

🔗 参考文献

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