機器人焊縫跟蹤神經網絡控制的研究
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摘要 研究神經網絡技術在弧焊機器人焊縫跟蹤過程中的應用，通過神經網絡在笛卡爾空間軌跡的補償作用，確定出基于笛卡爾空間參考軌跡控制的機器人焊縫跟蹤神經網絡控制器。與傳統(tǒng)的關節(jié)計算力矩法相比，所設計的神經網絡控制器具有良好的控制特性及較強的魯棒性，焊縫跟蹤精度得到了顯著的提高。
關鍵詞：神經網絡 機器人 焊縫跟蹤
STUDY ON THE NEURAL NETWORK
CONTROL FOR SEAM TRACKING
OF ARC-WELDING ROBOT
Gao Xiangdong Huang Shisheng Yu Yinglin
（South China University of Technology）
Abstract The application of neural network technique in the seam tracking process of arc-welding robot is studied. A neural network controller to modify the reference Cartesian trajectory for the robotic seam tracking is presented through the compensation of the neural network for the Cartesian trajectory. Compared with the traditional computed torque control method, the proposed neural network controller yields salient controlling characteristics and strong robustness. The precision of seam tracking is conspicuously promoted.
Key words：Neural network Robot Seam tracking
0 前言
　　精確的焊縫跟蹤是保證焊接質量的關鍵，也是實現(xiàn)焊接過程自動化的重要研究課題。目前，絕大多數(shù)弧焊機器人位置控制器中，由于缺少模型參數(shù)知識及模型復雜難以實時計算等原因，都忽略了關節(jié)之間的耦合，把非線性系統(tǒng)近似為線性系統(tǒng)，對每一個關節(jié)使用簡單的獨立PID控制或計算力矩法控制［1］。顯然，這種控制方式只適用于對位置控制要求不太高的機器人系統(tǒng)。對于形狀較復雜焊縫軌跡跟蹤精度及定位精度要求較高的場合，則必須進一步提高機器人運動的控制質量。
　　由于神經網絡技術的應用不需要建立任何精確的數(shù)學模型，所以將神經網絡應用于機器人的控制自然引起了人們的重視。神經網絡可作為通用的非線性模型來替代實際系統(tǒng)，能夠消除由于系統(tǒng)結構的不確定性造成的誤差［2］，本文以弧焊機器人為對象，應用神經網絡在機器人控制中的非線性補償技術，研究一種基于笛卡爾空間軌跡的機器人焊縫跟蹤神經網絡控制器，有效地提高了焊縫跟蹤精度。
參考文獻
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