卡门·德尔切夫 机器人操作器的迭代学习控制：有界误差算法。 （英语） Zbl 1334.93127号 国际期刊改编。控制信号处理。 28，第12期，1454-1473（2014）. 摘要：针对机器人非线性多输入和多输出机械系统，提出了一种基于模型的非线性迭代学习控制（NILC）。提出了一种新的NILC实现策略的算法。该算法确保了所提出的NILC在实现时的轨迹跟踪误差有界于给定的误差范数界。考虑了带有反馈控制器的标准和有界误差学习控制律。NILC综合基于六自由度机器人机械手的动力学模型。动力学模型包括粘性摩擦和库仑摩擦，输入广义转矩有界。针对应用于虚拟PUMA 560机器人（Unimation，Inc.Danburry，CT，USA）的有界误差和标准学习过程，给出了仿真结果，以验证所提出的学习控制的最大跟踪误差、收敛性和适用性。 引用于2文件 MSC公司： 93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等） 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：非线性迭代学习控制;机械手;计算机模拟;有界跟踪误差 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Delchev}，国际期刊Adapt。控制信号处理。28，第12号，1454--1473（2014；Zbl 1334.93127） 全文： 内政部 参考文献： [1] Arimoto S Kawamura S Miyazaki F通过学习改善动态系统的运行：机电系统伺服机构的新控制理论第23届决策与控制会议论文集1984 1064 1068 [2] Heinzinger D Fenwick B Paden B Miyazaki F鲁棒学习控制1989年第28届决策与控制会议记录436 440http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp？arnumber=70152 [3] Gopinath，机械手的迭代学习控制方案，包括致动器动力学，机械和机器理论39，第1367页–（2004）·Zbl 1116.70310号 ·doi:10.1016/j.机械理论.2004.05.021 [4] Smolders，非线性集总连续时间系统的跟踪控制：基于模型的迭代学习方法，机械系统和信号处理22（8）pp 1896–（2008）·doi:10.1016/j.ymssp.2008.03.004 [5] Park，关于通过迭代学习控制实现精确液压伺服，机电一体化2（1）第75页–（1992）·doi:10.1016/0957-4158（92）90039-Q [6] 徐，一类非线性离散时间系统的迭代学习控制分析，Automatica 33（10）pp 1905–（1997）·Zbl 0885.93031号 ·doi:10.1016/S0005-1098（97）00107-6 [7] Delchev，基于计算机仿真的机器人学习控制律综合，基于力学的结构和机器设计36（3）pp 225–（2008）·doi:10.1080/15397730802275405 [8] Armstrong B Khatib O Burdick J PUMA 560臂的显式动力学模型和惯性参数IEEE国际会议机器人与自动化会议论文集，第1卷1986 510 518 [9] Tarn T Bejczy K Han S Yun X Puma 560机械臂的惯性参数技术报告SSM-RL-85-01 1985 [10] 川村，《机器人控制的进展：从日常物理到类人运动》（2006）·Zbl 1104.93012号 ·doi:10.1007/978-3-540-37347-6 [11] Insperger T Stepan G通过增益参数的周期变化优化延迟数字控制2004年IFAC控制和信号过程自适应和学习研讨会论文集145 150 [12] Al-Salem，《使用分析方法设计数字高增益PD控制系统》，JSME国际期刊。C系列，机械系统、机械元件和制造47（3）pp 792–（2004）·doi:10.1299/jsmec.47.792 [13] Corke P Armstrong-Helouvry B A为PUMA 560机器人报告的模型参数寻求一致意见IEEE国际会议机器人与自动化会议记录，1994年第1卷，1608 1613 [14] Delchev K Boyadgiev G水平机器人手臂学习控制的合成与计算机仿真第九届IFAC机器人控制研讨会论文集（SYROCO’09）2009 301 306 [15] 朗曼，工程实践的迭代学习控制和重复控制，《国际控制杂志》73（10），第930页–（2000）·Zbl 1006.93598号 ·网址：10.1080/002071700405905 [16] Ahn，区间系统的迭代学习控制鲁棒性和单调收敛（2007）·Zbl 1162.93025号 [17] Bristow DA Singler JR使用伪谱分析迭代学习控制中的瞬态增长2009年学习控制研讨会论文集http://dcas.gist.ac.kr/ilc2009/ [18] Liegois A Khalil W Dumas J Renaud M互连机械系统的数学和计算机模型机器人和机械手理论与实践学报1977 5 17 [19] 克雷格，机器人导论：机械与控制（1985） [20] 科兹洛夫，机器人控制动力学（1984） [21] Le Boudec，冗余机器人的建模和自适应控制，模拟中的数学和计算机71（4-6），第395页–（2006）·Zbl 1326.70005号 ·doi:10.1016/j.matcom.2006.02.010 [22] Heinzinger，扰动和不确定初始条件下学习控制的稳定性，IEEE自动控制汇刊37（1），第110页–（1992）·数字对象标识代码：10.1109/9.109644 [23] Delchev，非线性系统的迭代学习控制：一种有界误差算法，《亚洲控制杂志》15（2）第453页–（2013）·Zbl 1327.93158号 ·doi:10.1002/asjc.554 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。