MATLAB环境下基于神经网络的柔性机械臂T-S模糊控制系统仿真

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建柔性机械臂动力学仿真模型，集成神经网络训练T-S模糊规则，实现在脉冲干扰环境下的实时运动控制。通过仿真验证了系统的鲁棒性和控制精度。

详 情 说 明

柔性机械臂T-S模糊控制系统仿真研究

项目介绍

本项目针对脉冲干扰环境下的柔性机械臂控制问题，开展基于神经网络的T-S模糊控制系统仿真研究。通过构建柔性机械臂动力学模型，结合神经网络优化的T-S模糊控制器，实现对机械臂运动的精确控制，并验证系统在脉冲干扰下的鲁棒性能。

功能特性

• 动力学建模：建立柔性机械臂的精确动力学仿真模型，模拟实际工作环境
• 脉冲干扰模拟：支持多种类型脉冲干扰的注入（幅度、持续时间、频率可调）
• 智能控制：采用神经网络训练生成T-S模糊控制器的模糊规则和隶属度函数
• 实时控制：实现T-S模糊控制器对柔性机械臂运动的实时精确控制
• 性能验证：进行控制系统仿真测试，评估抗干扰性能和鲁棒性
• 对比分析：提供与传统控制方法的性能对比分析

使用方法

1. 设置柔性机械臂动力学参数（长度、质量、刚度系数等）
2. 配置脉冲干扰参数（类型、幅度、持续时间、发生频率）
3. 输入期望运动轨迹指令（角度、角速度等）
4. 加载神经网络训练数据集或使用预训练模型
5. 运行仿真程序，观察控制效果
6. 分析输出的性能指标和对比结果

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 神经网络工具箱
• 仿真环境支持库

文件说明

主程序文件集成了系统的核心仿真功能，包括柔性机械臂动力学模型的构建、脉冲干扰环境的模拟、神经网络训练与T-S模糊控制器的优化、实时控制算法的执行，以及控制性能的测试评估与对比分析。该文件通过模块化设计实现了完整的仿真流程，可直接运行生成各项性能指标和分析图表。