带有初始误差的机械手轨迹跟踪的快速迭代学习控制

针对具有非零初始误差的多关节机械手的轨迹跟踪控制问题,首先采用降阶变换的方式将原系统转化为低阶系统,再对低阶系统重新变换设计,该方法消除了Kawamura方法在学习过程中要求每次学习初态与期望初态一致或迭代初态固定的限制.然后提出一种新型快速迭代算法对变换后的机械手系统模型进行学习控制,充分利用了系统已存的有效信息,使系统的输出能尽快地收敛于期望轨迹.该算法相对于P型算法具有较快的跟踪收敛速度,相对于PD型算法计算过程简便易行,避免了微分运算给系统带来的不稳定影响.仿真结果表明了所提控制方案的有效性,提高了系统的实时性.