论文研究自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法.pdf

针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题，提出一种结合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和比例积分微分（PID）控制的机器人控制方法。首先，利用浮动坐标系描述法（FFRF）来模拟机器人柔性组件，并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后，根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后，利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数，从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较，结果表明，ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差，能很好地控制并联机器人末端机械手的运动。