基于反向迭代学习控制的工业机器人应用研究

摘要

针对一类具有对称期望轨迹跟踪的工业机器人系统,提出一种新的迭代学习控制方法,即反向型迭代学习控制方法。通过利用这类轨迹固有的特征,将其以中心点为界分解为前后两个独立的轨迹,利用两段轨迹的镜像对称特征,不断交替优化调整下次迭代周期的控制量,使得跟踪当前轨迹的工业机器人系统每次迭代时不必再从轨迹的初始点学习,从而有效加快了系统的学习速度。对具有镜像对称特征的期望轨迹进行交替利用控制信息,实现了工业机器人对期望轨迹的快速跟踪、减小系统的跟踪误差,从而达到了机器人跟踪效率的较大提升。收敛性分析和机器人的仿真实例验证了所提控制方法的有效性。