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Iterative Learning Control with Desired Gravity Compensation under Saturation for a Robotic Machining Manipulator

机译：饱和状态下机器人加工机械手具有所需重力补偿的迭代学习控制

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摘要

This paper proposes the design of a hybrid iterative learning controller for a four-degree-of-freedom (DOF) robotic machining manipulator (RMM). It combines a nonlinear saturated (sat) proportional + integral + derivative (PID) control with desired gravity compensation (dgc) and proportional + derivative-(PD-) based iterative learning control (ILC). The sat(PID) control is the primary component that maintains the local stability of the entire RMM system and the PDILC component provides robustness to parameter variations and uncertainties in the robot dynamics. Global asymptotic stability of the proposed control algorithm is conducted using Lyapunov direct method and LaSalles invariance principle. Simulation results show the effectiveness and robustness of the proposed hybrid iterative learning controller. It is also shown that the proposed controller achieved better tracking performances compared to conventional sat(PDdgc) feedback controller.
机译：本文提出了一种用于四自由度（DOF）机器人加工机械手（RMM）的混合迭代学习控制器的设计。它结合了具有期望的重力补偿（dgc）和基于比例+导数-（PD-）的迭代学习控制（ILC）的非线性饱和（sat）比例+积分+导数（PID）控制。 sat（PID）控件是维持整个RMM系统的局部稳定性的主要组件，而PDILC组件则为参数变化和机器人动力学中的不确定性提供了鲁棒性。利用Lyapunov直接法和LaSalles不变原理进行了控制算法的全局渐近稳定性的研究。仿真结果表明了所提出的混合迭代学习控制器的有效性和鲁棒性。还表明，与传统的sat（PDdgc）反馈控制器相比，所提出的控制器具有更好的跟踪性能。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第25期|187948.1-187948.13|共13页
  • 作者

    Ernesto Horacio; Pedro Jimoh O.;

  • 作者单位

    Univ Witwatersrand, Sch Mech Aeronaut & Ind Engn, ZA-2050 Johannesburg, South Africa;

    Univ Witwatersrand, Sch Mech Aeronaut & Ind Engn, ZA-2050 Johannesburg, South Africa;

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