基于模糊控制理论的机械臂PID控制算法优化设计

郑美茹

(陕西铁路工程职业技术学院 铁道装备制造学院，陕西 渭南 714000)

机械臂可直接替代人工，完成重复机械的生产活动，且在智能化水平不断提高的形势下，对于机械臂控制精确度的要求也随之提高，但受外界环境变化的扰动影响，机械臂控制精确度难以得到保障，使得产品质量也有所下降。所以对机械臂控制进行深入研究具有十分重要的现实意义。姚月琴，王影星，张磊等人，基于抗饱和神经网络动态面控制方法，有效解决了机械臂的外界扰动与输入受限等相关问题[1]；梁骅旗，米根锁进行了干扰观测器与滑模控制有机结合的机械臂控制方法设计，切实有效解决了滑模控制抖动与振动等问题[2]；许洋洋，王莹，薛东彬等人通过RBF神经网络进行了自适应控制器设计，其中一个作为输入端控制器，另一个作为辨识器，在很大程度上提升了机械臂末端连杆控制稳定性与可靠性[3]。在上述研究基础上，本文基于模糊控制理论进行了机械臂PID控制算法优化设计。

1 基于模糊控制理论的机械臂PID控制算法

1.1 模糊控制

就简单控制系统而言，PID参数调整都是通过工程技术人员既有经验完成的，但是复杂控制系统的参数调整难度较大，动态性能较差，无法确保其平稳性。而PID模糊控制算法属于智能算法，通过模糊控制就机械臂反馈位置、速度信号变化自适应调节PID的相关参数，可有效解决实时变化且复杂的控制问题，以此实现PID调整，并满足系统性能多元化要求。……