基于ＡＮＦＩＳ的機(jī)器人系統(tǒng)建模的研究

2012年02月09日16:36:31 本網(wǎng)站我要評(píng)論(2)字號(hào)：T | T | T

王洪瑞^１，２，張永興^１，劉聰娜^１１．燕山大學(xué)工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北秦皇島　

２．河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院，河北保定　

摘　　　要：針對(duì)機(jī)器人這種不確定性的復(fù)雜非線性系統(tǒng)很難建立其精確的數(shù)學(xué)模型這一問(wèn)題，提出一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理（ＡＮＦＩＳ）的方法對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行建模。此方法將模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)地從輸入輸出數(shù)據(jù)中提取規(guī)則。建模過(guò)程中為了給ＡＮＦＩＳ賦予一個(gè)合適的初始狀態(tài)，選用減法聚類對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。ＡＮＦＩＳ網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)采用混合算法進(jìn)行調(diào)節(jié)，即前提參數(shù)采用誤差反向傳播法，結(jié)論參數(shù)采用較小二乘法。較后在Ｍａｔｌａｂ中對(duì)二自由度機(jī)器人進(jìn)行仿真研究，仿真結(jié)果表明該方法模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，建模速度快，辨識(shí)精度高，同時(shí)也驗(yàn)證了該方法的有效性，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)機(jī)器人魯棒自適應(yīng)控制打下基礎(chǔ)。

關(guān)　鍵　詞：機(jī)器人系統(tǒng)；減法聚類；自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理

引　言
機(jī)器人系統(tǒng)是一個(gè)十分復(fù)雜的多輸入多輸出系統(tǒng)，具有時(shí)變、強(qiáng)耦合和非線性動(dòng)力學(xué)特性。機(jī)器人性能的優(yōu)劣，功能的強(qiáng)弱與控制器有著密切關(guān)系。為了對(duì)機(jī)器人進(jìn)行有效的控制，需要確定其精確的數(shù)學(xué)模型。但在機(jī)器人解析建模過(guò)程中需要做大量的近似處理，忽略一些不確定性因素和不確定性的外界干擾，如機(jī)器人各關(guān)節(jié)之間的摩擦以及信號(hào)的檢測(cè)誤差等［１］，建立其精確的數(shù)學(xué)模型就非常困難。近年來(lái)，人們?cè)噲D去找一些新方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，如文獻(xiàn)［２］就用了在線模糊聚類對(duì)二自由
度機(jī)器人進(jìn)行了建模分析，但它沒(méi)有考慮外界干擾，辨識(shí)精度也不是很高。自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ＡＮＦＩＳ）是一種基于Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊推理系統(tǒng)。它是將模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合起來(lái)形成的一種新型的模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，對(duì)非線性系統(tǒng)具有任意逼近特性［３］。結(jié)合減法聚類它具有收斂速度快，訓(xùn)練誤差小，所需訓(xùn)練樣本少等特點(diǎn)。自１９９３年ＪａｎｇＲｏｇｅｒ提出以來(lái)［４］，已廣泛應(yīng)用到信號(hào)處理、模式識(shí)別、工業(yè)系統(tǒng)建模等領(lǐng)域［５６］。本文繞開(kāi)機(jī)器人復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，提出一種基于ＡＮＦＩＳ的機(jī)器人系統(tǒng)的建模方法，并以二自由度機(jī)器人作為對(duì)象進(jìn)行仿真研究。結(jié)果表明該方法模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，建模速度快，辨識(shí)精度高，也驗(yàn)證了本文方法的有效性。

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