附件C：譯文

基于觀測器適應(yīng)控制機械人：模糊系統(tǒng)方法

摘要：
本文提出了一種模糊自適應(yīng)控制的方法，它適合于控制運動的多連桿式結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化不確定性的機器人。當聯(lián)結(jié)速度可測量時，全部的信息適時反饋到控制系統(tǒng)，以確保動態(tài)閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定。如果關(guān)節(jié)的速度是可測量的，基于估計的速度，有計劃的介入觀測者和輸出反饋。這種新提出的方案，我們不需要從機器人動力學(xué)的線形表示和合適的參量中得來。我們考慮機器人動力學(xué)和無規(guī)律的分解，來減少模糊控制器的標準模糊的數(shù)值。設(shè)計的控制器能夠克服無規(guī)律和外界干擾。此外，它還表示了用LMI問題明確表示和用專業(yè)的軟件解答穩(wěn)定的必要條件。有效性控制其預(yù)定的動作已在計算機模擬兩連桿機器人得到驗證。
關(guān)鍵詞：機器人，模糊方法，適應(yīng)的控制，觀察者，穩(wěn)定性

1. 緒論
在現(xiàn)在自動化工業(yè)中機械人是很重要的一部分，工程技術(shù)人員要設(shè)計一個精力充沛并能時時控制機械人的控制部分，是一項很困難的任務(wù)。特別是在有外界干擾時還必須迅速反應(yīng)?？刂茩C械人的方法正在通過不同的途徑研究（1.8中提到）。傳統(tǒng)的動力傳動是簡單的，不涉及太多知識的機械人動力學(xué)。但是，它需要非常好的動力，以達到多方面精確控制的要求。機械人是多元化的非線形組合的系統(tǒng)，經(jīng)常被用在復(fù)雜的環(huán)境下進行工業(yè)作業(yè)。復(fù)雜的工作環(huán)境大體包括，機械手連接的不精確，不確定的載荷，等等。機器人的多變量非線性耦合系統(tǒng)，即使在一個結(jié)構(gòu)良好的環(huán)境，經(jīng)常受到結(jié)構(gòu)和/或非結(jié)構(gòu)化不確定性，作為工業(yè)用途不確定因素是非線形的摩擦力，外界干擾，高頻率的重復(fù)性動作。結(jié)構(gòu)不明朗因素仍然存在，主要是由于在不確切機械臂連接性能，未知負載，等等。非結(jié)構(gòu)化的不確定性是由未建模動態(tài)造成的。例如，非線形摩擦力，高頻率型號的動力。導(dǎo)致要得到一個精確的數(shù)學(xué)模型是很難的，所以要計算扭距控制器或其他的基于模型的控制器是精確適用的。盡管自動適應(yīng)控制裝置可以很好的完成控制和補償操作者的不確定誤差。它們經(jīng)常受到本身不可解決的無規(guī)律不確定因素影響。因此，無模型自動適應(yīng)控制方案的設(shè)計是有必要的。應(yīng)用模糊系統(tǒng)于機器人的動態(tài)控制不是第一次了，雖然擬議的方法已經(jīng)實踐成功，它已證明為傳統(tǒng)的模糊控制系統(tǒng)制定一個總體分析與設(shè)計理論是非常困難。在過去幾年中，一些以解決這個問題的機器人自適應(yīng)控制的論文已提交。其基本思想是：這些方法是在設(shè)計反饋控制器的基礎(chǔ)上，計算力矩原理，并利用自適應(yīng)模糊系統(tǒng)，以近似機器人非線性參與管制輸入設(shè)計.。不過目前上述設(shè)計的大部份，有兩個弊端。首先，機器人動態(tài)是作為單一的非線性逼近，由一個單一的模糊系統(tǒng)與機器人實時和理想的位置和速度作為投入，導(dǎo)致大量的規(guī)則與很多參數(shù)要調(diào)整。第二，在國家的機器人反饋控制設(shè)計格局約束的情況下，關(guān)節(jié)速度不是衡量的這是不正確的。