基于RBF神经网络补偿的一种绳牵引并联机器人支撑系统的力/位混合控制

来源期刊：控制与决策2020年第3期

论文作者：王宇奇 林麒 王晓光 周凡桂 刘骏

文章页码：536 - 546

关键词：WDPRSS;动力学;HJI定理;RBF神经网络补偿;力/位混合控制;

摘    要：为了保证用于风洞试验的绳牵引并联机器人支撑系统（wire-driven parallel robot support system,WDPRSS）的末端执行精度,设计一种采用Hamilton-Jacobi Inequality（HJI）定理并基于RBF神经网络补偿的力/位混合控制.通过对WDPRSS的动力学建模分析,选择以位姿作为变量建立WDPRSS的整体动力学方程,将所设计的力/位混合控制代入到整体动力学方程中得到误差闭环系统,对闭环系统进行稳定性分析,结果表明WDPRSS是趋于渐近稳定特性的.对八绳牵引的并联机器人支撑系统进行Matlab/Simulink仿真实验,仿真结果表明所设计的力/位混合控制是正确有效的,满足控制精度要求,并将所设计的力/位混合控制与PD控制进行对比分析.最后,通过样机实验验证所提出控制方案的有效性.