[1]王 菊,管声启,李 杭,等.基于改进 BP 神经网络的机械手抓取力模糊 PID 控制[J].机械与电子,2024,42(12):25-30.
　WANG Ju,GUAN Shengqi,LI Hang,et al.Fuzzy PID Control of Grasping Force of Manipulator Based on Improved BP Neural Network[J].Machinery & Electronics,2024,42(12):25-30.
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基于改进 BP 神经网络的机械手抓取力模糊 PID 控制()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
42
期数:
2024年12期
页码:
25-30
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2024-12-24

文章信息/Info

Title:
Fuzzy PID Control of Grasping Force of Manipulator Based on Improved BP Neural Network
文章编号:
1001-2257 ( 2024 ) 12-0025-06
作者:
王 菊; 管声启; 李 杭; 管 杰; 师红宇
西安工程大学机电工程学院,陕西 西安 710048
Author(s):
WANG Ju ;  GUAN Shengqi ;  LI Hang ;  GUAN Jie ;  SHI Hongyu
( School of Mechanical and Electrical Engineering , Xi ’ an Engineering University , Xi ’ an 710048 , China )
关键词:
机械手; 抓取力控制; 改进 BP 神经网络; 模糊神经网络 PID 控制器; 稳态性能
Keywords:
manipulator ;  grasping force control ;  improved BP neural network ;  fuzzy neural network PID controller ;  steady-state performance
分类号:
TP391 ; TP241
文献标志码:
A
摘要:
为了提高机械手在易碎零件抓取过程中力的稳定性,提出了一种改进 BP 神经网络的机械手抓取力模糊 PID 控制算法。首先,分析机械手抓取力控制的特性,提出 BP 神经网络算法与模糊 PID 控制结合的策略。其次,利用改进的 BP 神经网络实时调整模糊规则和隶属度函数,通过改进后的 BP 神经网络算法优化模糊 PID 控制器的相关参数;在此基础上,采用所设计的模糊神经网络 PID 控制器,实现了 PID 参数动态调整的问题。最后,进行仿真实验,结果表明所设计的抓取力模糊 PID 控制算法,超调量仅为 3.07% ,调节时间为 3 ms ,扰动整定时间为 1.2 ms ,改善了抓取力控制系统的稳态性能,提高了控制精度。
Abstract:
In order to improve the force stability of manipulator in the process of grasping fragile parts , a fuzzy PID control algorithm of manipulator grasping force based on improved BP neural network is proposed.Firstly , the characteristics of grasping force control of manipulator are analyzed , and the strategy of combing BP neural network algorithm with fuzzy PID control is proposed.Secondly , the improved BP neural network is used to adjust the fuzzy rules and membership function in real time , and the relevant parameters of the fuzzy PID controller are optimized by the improved BP neural network algorithm ; on this basis , using the designed fuzzy neural network PID controller , the dynamic adjustment of PID parameters is realized.Finally , the simulation results show that the overshoot of the designed fuzzy PID control algorithm is only 3.07% , the adjustment time is 3 ms , and the disturbance setting time is 1.2 ms , thus improving the steady state performance of the grasping force control system and improving the control accuracy.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2024-06-22
基金项目:西安市创新能力强基计划 人工智能技术攻关项目( 21RGZN0021 )
作者简介:王 菊 ( 1997- ),女,陕西渭南人,硕士研究生,研究方向为机器人控制;管声启 ( 1971- ),男,安徽安庆人,博士,教授,研究方向为机器人控制与视觉检测等,通信作者。
更新日期/Last Update: 2025-01-06