適応型RBFニューラルネットワークによる産業用マニピュレータのローカルモデル近似に基づく追従制御

科学分野:

• ロボット工学
• 制御システム工学
• 人工知能

背景:

• 産業用ロボットは、複雑なタスクに精密な制御を必要とします。
• 既存の制御方法は、正確な数学的モデルに依存することが多いですが、実世界システムでは取得が困難です。
• システム非線形性と不確実性は、高精度軌道追従制御の達成に大きな課題をもたらします。

研究 の 目的:

• 産業用ロボット向けのリアプノフ安定性保証型ローカルモデル適応制御アルゴリズムを開発すること。
• 正確なプラントモデルなしで、システム非線形性と不確実性のリアルタイム学習と補償を可能にすること。
• ロボットマニピュレータの高精度軌道追従制御を実現すること。

主な方法:

• ローカルモデル適応型RBF（放射基底関数）ニューラルネットワーク制御アルゴリズムを提案しました。
• ニューラルネットワークパラメータのオンライン調整のための適応制御則を実装しました。
• RBF基底幅パラメータを最適化するために粒子群最適化（PSO）を利用しました。
• MATLAB SimscapeおよびADAMSの共同シミュレーションでABB IRB1600産業用ロボットを使用してアルゴリズムを検証しました。

主要な成果:

• 効果的なリアルタイム軌道追従制御を実証しました。
• 従来の制御方法と比較して追従誤差を大幅に削減しました。
• 制御システムの堅牢性と適応性の向上を示しました。
• リアプノフフレームワーク内で保証された安定性を維持しました。

結論:

• 提案された適応型RBFニューラルネットワーク制御アルゴリズムは、産業用ロボットの軌道追従に効果的です。
• アルゴリズムは、システム不確実性と非線形性をリアルタイムで効果的に補償します。
• この手法は、高精度ロボット制御のための堅牢で安定した適応可能なソリューションを提供します。