有脉冲干扰 下的柔性机械臂的模糊控制方法

资 源 简 介

有脉冲干扰 下的柔性机械臂的模糊控制方法

详 情 说 明

脉冲干扰下的柔性机械臂控制一直是工业自动化领域的难题。柔性机械臂由于本身的弹性特性，在受到脉冲干扰时容易产生振动，影响控制精度。传统的PID控制方法往往难以适应这种非线性、时变的系统。

为了解决这一问题，可以采用基于T-S模糊模型的智能控制方法。T-S模糊模型通过将非线性系统分解为多个局部线性子系统，利用模糊规则进行全局逼近，非常适合描述柔性机械臂的复杂动态特性。

具体实现中，首先通过实验或仿真获取机械臂的动态响应数据。然后利用神经网络训练T-S模糊控制器的参数，包括前提参数和结论参数。神经网络的强大学习能力可以自动优化模糊规则，提高控制器的适应性和鲁棒性。

在存在脉冲干扰的情况下，这种控制方法表现出色。T-S模糊控制器能够快速识别干扰并调整控制量，有效抑制机械臂的振动。仿真结果表明，相比传统控制方法，基于神经网络的T-S模糊控制在应对脉冲干扰时具有更好的稳定性和跟踪性能。

未来可以进一步研究如何将这种控制方法应用于实际硬件系统，以及如何优化神经网络结构以提高训练效率和实时性。