MATLAB实现的CMAC神经网络机器人手臂自适应轨迹跟踪控制系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用CMAC神经网络设计自适应控制算法，实现多关节机器人手臂的高精度轨迹跟踪。系统支持在线学习动力学模型，具备抗干扰补偿和动态参数自适应能力，适用于复杂环境下的机器人控制仿真。

详 情 说 明

基于CMAC神经网络的机器人手臂轨迹跟踪自适应控制系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种基于小脑模型关节控制器神经网络的自适应控制算法，旨在解决多关节机器人手臂在进行轨迹跟踪任务时面临的非线性、强耦合等复杂动力学问题。系统核心在于利用CMAC网络在线学习机器人未知或变化的动力学模型，实时生成补偿控制力矩，结合基于李雅普诺夫稳定性理论设计的自适应律，确保跟踪误差的渐近收敛。项目通过数值仿真验证了所提控制方案在跟踪精度、抗干扰能力和参数自适应方面的优越性，并与传统PID控制策略进行了对比分析。

功能特性

• 高精度轨迹跟踪：实现对给定期望轨迹（关节空间或任务空间）的快速、准确跟踪。
• 在线学习与自适应：CMAC神经网络在线逼近机器人逆动力学模型，对未建模动态、参数变化及外部干扰具有鲁棒性。
• 稳定性保证：控制律与权重更新律基于李雅普诺夫稳定性理论设计，确保整个闭环系统的全局稳定性。
• 性能对比分析：提供与传统PID控制器的对比，量化评估指标包括RMSE（均方根误差）、超调量、调整时间等。
• 干扰补偿：可模拟并有效补偿负载变化、外部力矩扰动等不确定性。
• 结果可视化：输出轨迹跟踪误差曲线、CMAC权重分布图、控制力矩指令等关键结果图表。

使用方法

1. 设置仿真参数：在主脚本中设定机器人动力学参数（如质量、惯量、连杆长度）、初始状态、仿真时长、采样周期等。
2. 定义期望轨迹：指定机器人末端或关节的期望运动轨迹（如圆、直线或复杂函数）。
3. 配置控制器参数：调整CMAC网络结构（感知域划分、泛化参数、学习率）、自适应控制增益、PID控制器参数等。
4. 运行仿真：执行主脚本，系统将进行闭环仿真，计算控制力矩并记录系统状态。
5. 分析结果：仿真结束后，自动绘制跟踪轨迹、误差曲线、性能对比图表等，并计算各项性能指标。

系统要求

• MATLAB：版本 R2018a 或更高。
• 必要工具箱：通常需要基础MATLAB环境，若涉及复杂机器人模型计算，可能需要 Symbolic Math Toolbox 或 Robotics System Toolbox（非强制，本项目核心算法独立实现）。

文件说明

main.m 文件作为项目的入口主脚本，其功能涵盖整个控制系统的仿真流程。具体包括：初始化机器人模型参数与仿真环境；定义期望轨迹函数；构建CMAC神经网络结构并初始化其权重；实现自适应控制律的核心迭代循环，在此循环中完成机器人动力学的正向计算、轨迹跟踪误差的求解、CMAC网络的前向推理与权重更新、以及控制力矩的综合输出；最后，该脚本负责调用绘图函数对仿真结果进行可视化展示，并计算系统性能指标以完成与分析对比。