機械臂系統(tǒng)自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計

陳天炎 陳琦 張靜 何京京

摘 ?要：以模型為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)的控制理論在設(shè)計控制器時需要預(yù)先知道被控對象的數(shù)學(xué)模型，而機械臂具有非線性、不確定的動態(tài)特性，因此應(yīng)用傳統(tǒng)的控制理論難以設(shè)計出適當(dāng)?shù)目刂破?。為解決此問題，本文應(yīng)用自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對機械臂的控制器進行設(shè)計，將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于自組織模糊控制算法，以及時調(diào)整學(xué)習(xí)率和權(quán)重分配，改善系統(tǒng)控制性能;應(yīng)用L-M算法的概念，將所定義的誤差函數(shù)最小化，搜索出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值的修正量，以改進梯度下降法的收斂性，提升系統(tǒng)的控制品質(zhì)。仿真結(jié)果表明，應(yīng)用此算法，機械臂系統(tǒng)各軸的最大誤差、均方根誤差皆明顯減小。

關(guān)鍵詞：機械臂;自組織模糊控制;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP241.2 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： Traditional model-based control theory needs to know the mathematical model of the controlled object in advance when designing the controller. However， the manipulator's nonlinear and uncertain dynamic characteristics make it difficult to design an appropriate controller using traditional control theory. To solve this problem， this paper proposes that self-organizing fuzzy radial basis function neural network algorithm is used to design controller of the manipulator. Radial basis function neural network is applied to self-organizing fuzzy control algorithm， so to adjust learning rate and weight distribution in time and improve the system control performance. L-M （Levenberg-Marquardt） algorithm is applied in the designing to minimize the defined error function. The correction amount of the neural network parameter value is searched to improve the convergence of the gradient descent method and improve control quality of the system. The simulation results show that by applying this algorithm， the maximum error and root mean square error of each axis of the manipulator system are significantly reduced.

Keywords： manipulator; self-organizing fuzzy control; radial basis function network （RBFN）; self-organizing fuzzy?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? radial basis function neural network （RBFNN）

1 ? 引言（Introduction）

機械臂為復(fù)雜的、非線性、多入多出（MIMO）系統(tǒng)，難以設(shè)計以模型為基礎(chǔ)的控制器，因此研究模型不確定系統(tǒng)的控制策略，來實現(xiàn)對復(fù)雜、非線性的機械臂的控制是極為重要的[1-3]。

模糊控制算法已成功地應(yīng)用于機器人控制[4-7]。然而，模糊控制算法在實際應(yīng)用時，尋找合適的隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則是困難的。此外，模糊推理和知識庫的建立受限于專家的知識及先驗經(jīng)驗，且一旦確定了規(guī)則表和知識庫，即固定不變。為解決此問題Procky和Marndani[8]首先提出了自組織模糊控制算法（SOFC）。此控制策略使用線上學(xué)習(xí)以建立模糊控制規(guī)則，因而簡化了設(shè)計模糊控制器的過程。LIN和LIAN[9，10]使用系統(tǒng)誤差和誤差變化建立學(xué)習(xí)算法，此算法能直接調(diào)整SOFC的語言性模糊規(guī)則，不需要任意的初始模糊規(guī)則。

在DOS操作系統(tǒng)下，Huang和Lee應(yīng)用SOFC控制五自由度機械臂，評估了其軌跡追蹤性能。在SOFC中學(xué)習(xí)率和權(quán)重分配一旦確定，即固定不變，若不正確，則導(dǎo)致系統(tǒng)輸出不穩(wěn)定。此外，SOFC的設(shè)計主要針對SISO系統(tǒng)，因此用其控制MIMO系統(tǒng)，不能消除機器人或機械臂各自由度之間的動態(tài)耦合效應(yīng)[11-13]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模型不確定性和良好的學(xué)習(xí)能力，被廣泛應(yīng)用于控制機器人系統(tǒng)。但這種算法的缺點是收斂速度慢，以至于不能及時補償機器人系統(tǒng)各自由度之間的動態(tài)耦合效應(yīng)。為了克服此問題，本文設(shè)計自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（SFRBNC），以控制機械臂系統(tǒng)。在SFRBNC中將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）應(yīng)用于SOFC中，以補償機械臂系統(tǒng)中各自由度之間的動態(tài)耦合效應(yīng)。

2 ?自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計（Design of self-organizing fuzzy radial basis function neural network controller）

2.1 ? 模糊控制器設(shè)計

本文以兩自由度的機械臂為研究對象。以、分別代表機械臂系統(tǒng)第i個自由度的角度（或位置）誤差和誤差變化率，、分別代表機械臂系統(tǒng)第i個自由度的角度（或位置）輸入設(shè)定值和輸出實際值。定義它們的隸屬函數(shù)均為三角形隸屬函數(shù)。模糊規(guī)則表如表1所示。

2.2 ? 自組織模糊控制器設(shè)計

將系統(tǒng)的輸出誤差與誤差變化分割為七個模糊集合，對應(yīng)到-6到6的整數(shù)值。在每一個控制步驟中，模糊控制器的輸出變量，在EC的論域上，將產(chǎn)生E的兩個模糊集合，且在E的論域上，將產(chǎn)生EC的兩個模糊集合。因為根據(jù)模糊規(guī)則推理出控制輸出，所以在每一個控制步驟中，有四個模糊規(guī)則被修正。每一個模糊規(guī)則的校正值與每一個模糊規(guī)則的激勵強度（），可用線性差補算法算得。對于多自由度的自組織模糊控制系統(tǒng)而言，第一條模糊規(guī)則為：

其中，i表示控制系統(tǒng)的自由度;為學(xué)習(xí)率，;表示和之間的權(quán)重分配;為系統(tǒng)正向增益;對于控制系統(tǒng)的每個自由度的控制輸出而言為校正權(quán)重，為研究方便令為1，僅根據(jù)求取校正權(quán)重，過大將導(dǎo)致大的模糊規(guī)則校正，且導(dǎo)致系統(tǒng)輸出振蕩。該參數(shù)僅影響系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)，而不會影響系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。

2.3 ? 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

3 ? 仿真（Simulation）

使用SOFC、SFRBNCS（應(yīng)用梯度下降法）和SFRBNCL（應(yīng)用L-M算法）控制機械臂系統(tǒng)各軸的最大誤差、均方根誤差結(jié)果列于表2中。

從表2中數(shù)據(jù)可見，使用SFRBNCL來控制機械臂系統(tǒng)其最大誤差及均方根誤差皆小于使用SOFC和SFRBNCS控制。仿真結(jié)果表明SFRBNCL的控制性能優(yōu)于SOFC和SFRBNCS控制性能，證明了該控制器設(shè)計的有效性。

4 ? 結(jié)論（Conclusion）

本文針對機械手臂系統(tǒng)設(shè)計了自組織模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，研究將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法導(dǎo)入自組織模糊控制器中，以便及時調(diào)整學(xué)習(xí)率和權(quán)重分配，來改善系統(tǒng)控制性能。將SFRBNC中的收斂算法梯度下降法用L-M算法取代，以進一步提升系統(tǒng)的控制性能，仿真結(jié)果表明了其改善控制品質(zhì)的有效性。

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作者簡介：

陳天炎（1998-），女，本科生.研究領(lǐng)域：智能算法.

陳 ?琦（1970-），女，博士，副教授.研究領(lǐng)域：自動控制，智能算法.

張 ? 靜（1995-），女，本科生.研究領(lǐng)域：單片機應(yīng)用.

何京京（2000-），女，本科生.研究領(lǐng)域：智能算法.