三自由度PUMA机器人非线性控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)

简介: 三自由度PUMA机器人非线性控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)

💥1 概述

针对三自由度PUMA560机器人的控制问题,可以使用三种不同的非线性控制算法:计算扭矩控制、滑模控制和反步控制。下面简要介绍这些算法的基本原理:


1. 计算扭矩控制(Computed Torque Control):计算扭矩控制是一种基于模型的控制方法,通过反馈线性化将非线性系统线性化,然后设计一个线性控制器来跟踪期望轨迹。控制器根据系统模型计算所需的关节扭矩,以达到期望的位置、速度和加速度跟踪性能。


2. 滑模控制(Sliding Mode Control):滑模控制是一种基于滑模面的控制方法,通过引入一个滑模面来实现对系统状态的切换控制。控制器通过调节滑模面的斜率和截距,将系统状态强制切换到滑模面上,并保持在滑模面上实现期望的状态跟踪。


3. 反步控制(Backstepping Control):反步控制是一种基于递归迭代的控制方法,通过分层设计控制器,逐步消除系统非线性和耦合项。控制器按照系统的状态误差和导数误差进行递归迭代调整,从而实现期望的状态跟踪和稳定性。


对于三自由度PUMA560机器人的控制,可以将上述控制算法分别应用于每个关节或系统状态,以实现对机器人的位置、速度和力矩的控制。


值得注意的是,每种控制算法都有其优点和局限性,选择适合具体应用场景的控制算法需要综合考虑系统的动力学特性、控制要求以及对算法复杂度的要求。进一步的研究和实验可以帮助评估和优化控制算法的性能和鲁棒性。


使用三种不同的非线性控制算法来控制三自由度PUMA560机器人。这些算法是:

计算扭矩控制、滑动模式和反步控制。


为了提供基于动态模型的机械手控制系统COSMOS,并改进了动态模型,拆卸了PUMA 560臂;测量了各个环节的惯性特性;并推导了一个包含所有非零测量参数的显式模型。PUMA 臂的显式模型是通过由几个用于简化的启发式规则组成的推导程序获得的。简化模型,从具有 1% 显著性准则的完整显式模型缩写而来,可以通过 805 次计算进行评估,是递归牛顿-欧拉方法所需数量的五分之一。列出了用于推导模型的过程;给出了测量的惯性参数,并将模型包含在附录中。PUMA 560 臂的显式动力学模型和惯性参数 |IEEE会议出版物 |IEEE Xplore


📚2 运行结果

部分代码:

switch flag
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % Initialization %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%
  case 0
    [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes(ax,varargin{:});
    warning off;
    SetBlockCallbacks(gcbh);
    warning on;
  %%%%%%%%%%
  % Update %
  %%%%%%%%%%
  case 2
    sys = mdlUpdate(t,x,u,flag,ax,varargin{:});
  %%%%%%%%%
  % Start %
  %%%%%%%%%
  case 'Start'
    LocalBlockStartFcn
  %%%%%%%%
  % Stop %
  %%%%%%%%
  case 'Stop'
    LocalBlockStopFcn
  %%%%%%%%%%%%%%
  % NameChange %
  %%%%%%%%%%%%%%
  case 'NameChange'
    LocalBlockNameChangeFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % CopyBlock, LoadBlock %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  case { 'CopyBlock', 'LoadBlock' }
    LocalBlockLoadCopyFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%
  % DeleteBlock %
  %%%%%%%%%%%%%%%
  case 'DeleteBlock'
    LocalBlockDeleteFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  % DeleteFigure %
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  case 'DeleteFigure'
    LocalFigureDeleteFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  % Unused flags %
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  case { 3, 9 }
    sys = [];
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % Unexpected flags %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  otherwise
    if ischar(flag),
      errmsg=sprintf('Unhandled flag: ''%s''', flag);
    else
      errmsg=sprintf('Unhandled flag: %d', flag);
    end
    error(errmsg);
end
% end sfunxy

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]B. Armstrong, O. Khatib and J. Burdick, "The explicit dynamic model and inertial parameters of the PUMA 560 arm," Proceedings. 1986 IEEE International Conference on Robotics and Automation, San Francisco, CA, USA, 1986, pp. 510-518, doi: 10.1109/ROBOT.1986.1087644.


🌈4 Matlab代码、Simulink仿真实现

相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于DCT和扩频的音频水印嵌入提取算法matlab仿真
本文介绍了结合DCT和扩频技术的音频水印算法,用于在不降低音质的情况下嵌入版权信息。在matlab2022a中实现,算法利用DCT进行频域处理,通过扩频增强水印的隐蔽性和抗攻击性。核心程序展示了水印的嵌入与提取过程,包括DCT变换、水印扩频及反变换步骤。该方法有效且专业,未来研究将侧重于提高实用性和安全性。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
摘要: 本文介绍了运用粒子群优化(PSO)调整深度学习模型超参数以提升时间序列预测性能的方法。在比较了优化前后的效果(Ttttttttttt12 vs Ttttttttttt34)后,阐述了使用matlab2022a软件的算法。文章详细讨论了CNN、GRU网络和注意力机制在时间序列预测中的作用,以及PSO如何优化这些模型的超参数。核心程序展示了PSO的迭代过程,通过限制和调整粒子的位置(x1)和速度(v1),寻找最佳解决方案(gbest1)。最终,结果保存在R2.mat文件中。
基于PSO优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
|
3天前
|
数据采集 算法 数据可视化
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
10 1
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于Yolov2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中使用YOLOv2算法对avi视频进行人体喝水行为检测,结果显示成功检测到目标。该算法基于全卷积网络,通过特征提取、锚框和损失函数优化实现。程序首先打乱并分割数据集,利用预训练的ResNet-50和YOLOv2网络结构进行训练,最后保存模型。
14 5
|
7天前
|
算法
MATLAB最小二乘法:线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较
MATLAB最小二乘法:线性最小二乘、加权线性最小二乘、稳健最小二乘、非线性最小二乘与剔除异常值效果比较
19 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该文档介绍了使用MATLAB2022A中PSO优化算法提升时间序列预测模型性能的过程。PSO优化前后对比显示了优化效果。算法基于CNN、LSTM和Attention机制构建CNN-LSTM-Attention模型,利用PSO调整模型超参数。代码示例展示了PSO的迭代优化过程及训练、预测和误差分析环节。最终,模型的预测结果以图形形式展示,并保存了相关数据。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用
|
22天前
|
存储 人工智能 机器人
【Matlab】Matlab电话拨号音合成与识别(代码+论文)【独一无二】
【Matlab】Matlab电话拨号音合成与识别(代码+论文)【独一无二】
|
28天前
雷达模糊函数及MATLAB仿真(三)
雷达模糊函数及MATLAB仿真
18 0
|
2月前
|
传感器 人工智能 监控
智能耕耘机器人
智能耕耘机器人
45 3

热门文章

最新文章