FCMAC在六自由度并联机构轨迹跟踪中的应用

摘要

六自由度并联机构控制系统中存在不确定性和非线性因素,使得对其轨迹跟踪的过程中会不断有误差产生.神经网络控制器以其在线自学习的功能,能实时反应并消除误差.用模糊理论对结构简单的小脑模型关节控制器(CMAC)的空间划分方式进行模糊化处理,并通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,所得到模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)有更高的自适应能力.仿真实验结果表明,FCMAC的在线学习功能优于传统的CMAC;用FCMAC对六自由度并联构进行轨迹跟踪,能较好地消除误差,有较高的控制精度.