基于预测补偿模型的绳索并联机构预松弛控制

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.

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

所属期刊栏目：30

资助基金：973计划2015CB857011

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：374-382