摘 要
随着工业4.0时代的到来，工业机器人对高精度定位的需求日益迫切。本研究针对传统伺服系统在高速运动下定位精度不足的问题，提出了一种基于改进型自适应滑模控制的高精度定位方法。通过建立包含非线性摩擦和外部扰动的伺服系统动力学模型，设计了具有双曲正切函数的自适应滑模控制器，有效解决了传统滑模控制中存在的抖振问题。同时，引入模糊神经网络对系统参数进行在线辨识与补偿，进一步提升了系统的动态响应性能和控制精度。实验结果表明，所提出的控制方法在0.1mm/s至1m/s的速度范围内均能保持±0.01mm的定位精度，较传统PID控制方法提升约60%。此外，该方法具有较强的抗干扰能力，在负载突变20%的情况下仍能保持稳定的控制性能。研究创新性地将自适应滑模控制与模糊神经网络相结合，为工业机器人伺服系统的高精度定位提供了新的解决方案。
关键词：自适应滑模控制；高精度定位；伺服系统；模糊神经网络
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 工业机器人伺服系统高精度定位技术研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 工业机器人伺服系统定位误差分析 3
2.1 伺服系统机械结构误差来源 3
2.2 控制系统误差建模与分析 3
2.3 环境因素对定位精度的影响 4
第3章 高精度定位控制算法研究 6
3.1 基于模型预测的定位控制算法 6
3.2 自适应滑模变结构控制方法 6
3.3 智能补偿算法的设计与实现 7
第4章 高精度定位系统实验验证 8
4.1 实验平台搭建与测试方案设计 8
4.2 静态定位精度测试与分析 8
4.3 动态轨迹跟踪性能评估 9
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
