TAILIEUCHUNG - Robot Manipulators 2011 Part 7

Tham khảo tài liệu 'robot manipulators 2011 part 7', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 202 Robot Manipulators In this study a fuzzy sliding mode controller based on RBFNN is proposed for robot manipulator. Fuzzy logic is used to adjust the gain of the corrective control of the sliding mode controller. The weights of the RBFNN are adjusted according to some adaptive algorithm for the purpose of controlling the system states to hit the sliding surface and then slide along it. The paper is organized as follows In section 2 model of robot manipulator is defined. Adaptive neural network based fuzzy sliding mode controller is presented in section 3. Robot parameters and simulation results obtained for the control of three link scara robot are presented in section 4. Section 5 concludes the paper. 2. Model of Robot Manipulator The dynamic model of an n-link robot manipulator may be expressed in the following Lagrange form M q q C q q q G q F q q u t 1 where q q q e Rn are the joint position velocity and acceleration vectors respectively M q e Rmn denotes the inertia matrix C q q e Rmn expresses the coriolis and centrifugal torques G q e Rn is the gravity vector F q q e R - - is the unstructured uncertainties of the dynamics including friction and other disturbances u t e R is the actuator torque vector acting on the joints. 3. Adaptive Neural Network Based Fuzzy Sliding Mode Control Sliding Mode Control If the desired system states are available the desired angle of the manipulator joint are denoted by qd . The control objective is to drive the joint position q to the desired position qd . The tracking error equation can be written as follows e q - qd 2 Define the sliding surface of the sliding mode control design should satisfy two requirements . the closed-loop stability and performance specifications Chen Lin 2002 . A conventional sliding surface corresponding to the error state equation can be represented as 5 e Ằe 3 where Ả is a positive constant. In general sliding mode control law can be represented as u u eq uc 4 Adaptive Neural Network Based .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.