带有前馈和神经网络补偿的机械手系统轨迹跟踪控制

针对机械手系统的轨迹跟踪控制,提出一种带有前馈和神经网络补偿的机械手控制策略,该控制策略由比例微分(proportional-derivative,PD)控制器、前馈补偿器和神经网络补偿器组成。首先通过实验数据辨识出机械手系统的近似线性模型,并基于此线性模型设计PD控制器的参数和前馈补偿器,采用神经网络来补偿近似模型与实际模型的偏差。该方法不需要建立机械手系统复杂的动力学模型,仅需要系统的输入输出数据,既保留PD控制器的优势,又保证了系统的控制性能。最后,在机械手平台上进行物理实验研究,实验结果表明:所提的控制策略实现简单,同时保证了系统的控制精确度。