冗余度TT-VGT機器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自適應控制

TT-VGT（Tetrahedron-Tetrahedron-Variable Geometry Truss）機器人是由多個(gè)四面體組成的變幾何桁架機器人,圖1所示為由N個(gè)四面體單元組成的冗余度TT-VGT機器人操作手,平面ABC為機器人的基礎平臺,基本單元中各桿之間由較鉸連接,通過(guò)可伸縮構件li(i=1,2,…,n)的長(cháng)度變化改變機構的構形。圖2所示為其中的兩個(gè)單元的TT-VGT機構,設平面ABC和平面BCD的夾角用中間變量qi(i=1,2,…,n)表示,qi與li(I=1,2,…,n)的關(guān)系如下[2]：

4 實(shí)例分析

以四得四面體為例,如圖5所示建立基礎坐標系,末端參考點(diǎn)H位于末端平臺EFG的中點(diǎn)。設參考點(diǎn)H在基礎坐標系中,從點(diǎn)（0.8640,-0.6265,0.5005）直線(xiàn)運動(dòng)到點(diǎn)（1.8725,0.5078,0.7981）,只實(shí)現空間的位置,不實(shí)現姿態(tài)。運動(dòng)的整個(gè)時(shí)間T設定5秒,運動(dòng)軌跡分為等時(shí)間間隔的100個(gè)區間。不失一般性要求,末端在軌跡的前40個(gè)區間勻加速度運動(dòng)（a=0.2578）,中間20個(gè)工間勻速度運動(dòng),最后40個(gè)區間勻減速度運動(dòng)（a=-0.2578）,開(kāi)始和結束時(shí)的末端速度為。設各定長(cháng)構件長(cháng)度為1m,機構中各桿質(zhì)量為1kg,并將質(zhì)量向四面體各頂點(diǎn)對稱(chēng)簡(jiǎn)化。

傳動(dòng)裝置的參數如下：

Ma=4.0×10e -3kg·m/V;Ba=0.01N·m/(rad·s -1);

近似認為各關(guān)節電動(dòng)機軸上的總轉動(dòng)慣量在運動(dòng)過(guò)程中保持不變,其值分別為：

J1=0.734kg·m2;J2=0.715kg·m2;

J3=0.537kg·m2;J4=0.338kg·m2

末端位置誤差曲線(xiàn)如圖6所示。從誤差曲線(xiàn)可看出,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自適應控制的機器人位置控制精度較高,穩定性較好。

本文提出采用直接MRAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自適應器對機器人進(jìn)行軌跡控制的方案;建立機器人狀態(tài)模型,推導出自適應控制算法,并對冗余度TT-VGT機器人軌跡控制進(jìn)行了仿真。結果表明,該方案控制誤差較小,穩定性較好。