机械手的自适应滑模控制.rar_机械手仿真_机械手控制_滑模控制_自适应仿真_自适应控制

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机械手仿真

机械手控制

滑模控制

自适应控制

5星 · 超过95%的资源 29 浏览量 2022-07-15 19:39:31 上传评论 4 收藏 9KB RAR 举报

在本压缩包中，我们关注的是“机械手的自适应滑模控制”这一主题，它涉及到机械工程与自动控制领域的核心知识。以下是关于这个主题的详细说明： **自适应控制** 是一种动态调整控制器参数的方法，以适应系统不确定性或参数变化。在机械手控制中，由于机械结构、摩擦力、关节间隙以及环境干扰等因素，系统的参数往往难以精确预知，自适应控制能够实时估算这些不确定参数，从而提高控制性能。 **滑模控制** 是一类非线性控制策略，它通过设计一个切换函数使得系统状态能在有限时间内滑动到预定的“滑模面”上，并保持在那里，即使面对扰动也能保持稳定。在机械手控制中，滑模控制可以提供鲁棒性，有效抑制外界干扰和内部模型误差。 **机械手仿真** 是利用计算机软件对机械手的运动、动力学和控制策略进行模拟的过程。MATLAB作为强大的科学计算工具，其Simulink模块可实现复杂的控制系统仿真，包括机械手的动态行为和控制算法。在压缩包的子文件中： 1. **chap5_6adapt.m** 可能包含了自适应控制算法的实现，如在线参数更新和不确定性估计。 2. **chap5_6ctrl.m** 应该是控制器的设计部分，可能包括滑模控制器的构建和自适应机制的集成。 3. **chap5_6plant.m** 可能是机械手的数学模型，描述了机械手的动力学方程。 4. **chap5_6plot.m** 用于绘制仿真结果，帮助分析控制效果和系统行为。 5. **chap5_6input.m** 可能包含输入信号的生成逻辑，比如设定不同的任务动作或干扰。 6. **chap5_6sim.mdl** 是Simulink模型文件，整合了以上所有组件，可以进行完整的机械手控制仿真。通过这些文件，我们可以研究和理解如何在MATLAB环境中实现自适应滑模控制策略，以及这种策略如何影响机械手的运动性能和抗干扰能力。同时，这也可以作为教学或研究的案例，帮助学习者深入理解自适应控制和滑模控制的原理及其在实际系统中的应用。

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机械手的自适应滑模控制.rar （6个子文件）

chap5_6adapt.m 2KB

chap5_6plant.m 1KB

chap5_6input.m 730B

chap5_6plot.m 1KB

chap5_6ctrl.m 1KB

chap5_6sim.mdl 25KB

function [sys,x0,str,ts]=para_estimate(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9 } sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 4; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 4; sizes.NumInputs = 10; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[4.1,1.9,1.7,0]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) g=9.8;l1=1; e2=g/l1; gama=eye(4); q1_d=u(1);dq1_d=u(2);ddq1_d=u(3); q2_d=u(4);dq2_d=u(5);ddq2_d=u(6); q1=u(7);dq1=u(8); q2=u(9);dq2=u(10); q_error=[q1-q1_d,q2-q2_d]'; dq_error=[dq1-dq1_d,dq2-dq2_d]'; Fai=5*eye(2); s=Fai*q_error+dq_error; ddq_d=[ddq1_d,ddq2_d]'; dq_d=[dq1_d,dq2_d]'; dqr=dq_d-Fai*q_error; ddqr=ddq_d-Fai*dq_error; Y=[ddqr(1)+e2*cos(q1),ddqr(2)-e2*cos(q1),2*cos(q2)*ddqr(1)+cos(q2)*ddqr(2)-2*sin(q2)*dq2*dqr(1)-sin(q2)*dq2*dqr(2)+e2*cos(q1+q2),2*sin(q2)*ddqr(1)+sin(q2)*ddqr(2)+2*cos(q2)*dq2*dqr(1)+cos(q2)*dq2*dqr(2)+e2*sin(q1+q2); 0,ddqr(1)+ddqr(2),cos(q2)*ddqr(1)+sin(q2)*dq1*dqr(1)+e2*cos(q1+q2),sin(q2)*ddqr(1)-cos(q2)*dq1*dqr(1)+e2*sin(q1+q2)]; A_law=-inv(gama)*Y'*s; %Adaptive law % The parameter update law is proposed by Slotine and Weiping Li(MIT 1987) for i=1:1:4 sys(i)=A_law(i); end function sys=mdlOutputs(t,x,u) sys(1)=x(1); sys(2)=x(2); sys(3)=x(3); sys(4)=x(4);