多自由度机械臂系统自适应模糊控制器的优化设计方法

摘要

本发明公开了一种多自由度机械臂系统的控制器的优化设计方法，将人工神经网络技术和进化多目标优化算法相结合，针对具有非线性和不确定性模型的多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统，来确定多变量PID控制器的最优参数；本发明的控制器为多变量PID控制器，可处理机械臂系统模型不确定以及关节之间存在强耦合现象时，获得较高的跟踪精度和良好的动态性能；另外，本发明优化所采用的进化多目标优化算法，能够综合考虑系统的跟踪精度和动态性能以及控制的平稳性，确定最为合适的控制器参数，具有较强的通用性，亦可以克服常用实验反复试凑方法所带来的弊端。