典型文献
基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究
文献摘要：
冶金工业机器人在现代工业生产中扮演着越来越不可替代的角色.由于工业自动化程度的大幅提升,人们对冶金工业机器人的性能也不断地提出新要求,尤其是对其控制系统的稳定性提出了更高的要求.针对目前冶金工业机器人轨迹跟踪精度较低且不具有自适应动态调节特性等问题,提出了一种模糊迭代Q-学习控制算法.以6-DOF(six degree-of-freedom,六自由度)双臂机器人为研究对象,利用Fuzzy工具箱编写模糊控制规则,以机器人产生的位置误差以及位置误差的变化率为模糊控制器的输入量,并引入Q-学习策略,以调整模糊控制器中的量化因子、比例因子以及迭代学习控制中的PD(proportional derivative,比例微分)参数,完成模糊迭代Q-学习控制器的设计.然后,联合ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems,机械系统动力学自动分析)和MATLAB软件搭建6-DOF双臂机器人仿真平台,开展高精度轨迹跟踪的轴孔装配任务模拟.仿真结果表明,6-DOF双臂机器人关节空间的轨迹跟踪精度较高,同时可以完成双臂轴孔协调装配任务,验证了所提出控制算法的有效性和先进性.研究结果可为双臂协作机器人实现高精度轨迹跟踪的轴孔装配提供参考,具有一定的实际应用价值.
文献关键词：
双臂机器人;模糊控制;迭代Q-学习控制;轨迹跟踪;轴孔装配
中图分类号：
作者姓名：
张卉;朱永飞;刘雪飞;徐向荣
作者机构：
安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山 243032;安徽工业大学冶金工程学院,安徽马鞍山 243032
文献出处：
引用格式：
[1]张卉;朱永飞;刘雪飞;徐向荣-.基于模糊迭代Q-学习的冶金工业机器人轨迹跟踪控制研究)[J].工程设计学报,2022(05):564-571
A类：
B类：
冶金工业,工业机器人,机器人轨迹,轨迹跟踪控制,现代工业,工业自动化,轨迹跟踪精度,动态调节特性,控制算法,DOF,six,degree,freedom,六自由度,双臂机器人,Fuzzy,工具箱,模糊控制规则,位置误差,模糊控制器,输入量,学习策略,量化因子,比例因子,迭代学习控制,proportional,derivative,成模,ADAMS,automatic,dynamic,analysis,mechanical,systems,机械系统,系统动力学,自动分析,机器人仿真,仿真平台,轴孔装配,机器人关节,关节空间,成双,双臂协作机器人,配提
AB值：
0.319252
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