考慮外部干擾的超螺旋ZNN多機械臂協調運動控制

趙 瑋

（1.承德石油高等專科學校機械系，河北承德 067000；2.北京科技大學機械工程學院，北京100083）

1 引言

串行機器人，特別是串行機械臂，具有工作空間寬、速度高和靈活性高的優點，廣泛應用于不同領域，例如組件裝配、物體運輸以及材料噴涂和切割［1?2］。但是，單個機械臂很難完成復雜的組裝任務或高負荷運輸任務。因此，多機械臂進行協調運動控制的研究成為了該領域研究的重點熱點［3］。

作為一種特殊的遞歸神經網絡，歸零神經網絡（Zeroing Neu?ral Network，ZNN）結合各種框架模型長期以來一直用于處理單機械臂的運動控制問題［4］。許多相關研究將焦點集中在ZNN模型在收斂性或魯棒性方面。從收斂性能的角度出發，通過設計變參數收斂微分神經網絡使得神經網絡模型能夠應用多準則方法，提升了收斂性能。此外，通過使用相容的凸?非凸約束雙神經網絡，突破了凸集的局限，并將問題求解擴展到了非凸問題［5］。從魯棒性的角度出發，利用神經網絡模型的積分信息，提出了兩種新型的ZNN模型，即耐噪ZNN模型和積分增強ZNN模型，均取得了較好的效果［6］。但是在使用ZNN進行單機械臂運動控制的現有方法中，由于在沒有擾動的情況下呈指數形式收斂，因此在有限時間跟蹤任務中，有些具有收斂時間接近無限長，另外有些研究雖然考慮了外部干擾抑制，但仍處于漸近收斂階段，收斂速度較慢［7］。以上兩個限制嚴重阻礙了ZNN在復雜環境中用于多機械臂的協調運動控制的發展。

在實際復雜條件下的多機械臂的協調運動控制中，魯棒性和收斂性對控制性能具有同等重要性，應同時考慮。……