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作者：苏永华;李佳阳;韩蓉;田易之;戴璐;
单位：广西制造工程职业技术学院智能制造工程学院;哈尔滨石油学院机械工程学院;新疆大学电气工程学院;广西壮族自治区海洋研究院;
摘要：由于机器人的手臂运动涉及到非线性动力学效应，使得手臂的运动模式复杂，手臂位置闭环控制难度较大、精度较低。为此，提出机器人关节机械驱动下手臂位置闭环控制方法。利用力矩传感器在关节上展开力矩反馈来完成机械驱动机器人的动力学建模，通过动力学模型准确估计动力学参数；基于模糊神经网络改进PID控制器，模糊神经网络可以作为PID控制器的前馈部分，导致输入动力学参数可提供更准确的控制信号。将期望的轨迹参数、关节力矩参数等动力学参数作为PID控制器控制目标，通过粒子群算法通过不断迭代和优化找到最优解，实现对机器人手臂位置展开闭环控制。实验结果表明，该方法的控制稳定性强、控制精度高，关节角误差在1%以内，且关节力矩变化幅度较小。
关键词：机械驱动;;闭环控制;;改进粒子群算法;;PID控制;;模糊神经网络
基金资助：黑龙江省自然科学基金项目(LHI2022E094)
