基于预测补偿模型的绳索并联机构预松弛控制

• 作者: 叶骞 范银 金惠良
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 绳索并联机构 误差预测补偿 长短期记忆(LSTM)神经网络 预松弛控制
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化
• 页码范围: 374-382
• 页数: 9页
• 字数: 6202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2020.04.007

摘要

本文分析了含绳长误差的绳索并联机构运动控制过程,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络预测误差补偿模型的预松弛控制方法,提高了绳索并联机构末端位姿在运动过程中的准确性与连续性.本文基于矢量闭环原理建立了系统运动学模型,得到了绳索末端位姿的非线性误差模型,采用LSTM神经网络进行非线性误差的预测补偿.基于离散控制周期分配主、从控制绳,实现系统的预松弛控制,减小绳索末端的无序晃动.仿真结果表明,误差补偿之后,末端位姿精度有了明显的提高,而预松弛控制的位姿与索力相较于传统控制也更加连续,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金惠良	上海交通大学机械与动力工程学院	18	35	4.0	4.0
2	叶骞	上海交通大学机械与动力工程学院	29	136	5.0	10.0
3	范银	上海交通大学机械与动力工程学院	1	0	0.0	0.0