技术特征：
1.一种基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，用于控制三关节回转式混凝土布料机器人的三个回转关节，实现控制所述三关节回转式混凝土布料机器人的机械臂末端浇筑口的位置，其特征在于，包含以下步骤：采集目标位置参数信号，生成目标运动轨迹；采集所述三个回转关节的角度信号；计算所述三个回转关节的实际角度与所述目标位置的误差；将所述误差通过所述三个回转关节的模糊控制器计算，得到三个回转关节的转矩；在所述模糊控制器中加入神经网络训练，学习所述模糊控制器的模糊规则；在所述神经网络训练中加入输入补偿控制，将所述模糊控制器并联pd控制器，所述pd控制器的输出作为模糊控制器的补偿误差输入。2.如权利要求1所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，所述三关节回转式混凝土布料机器人对所述三个回转关节的关节角度进行独立控制。3.如权利要求1所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，所述三个回转关节的实际角度与所述目标位置的误差计算公式为：；为误差、为所述目标位置参数信号、为三个回转关节的角度信号。4.如权利要求1所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，所述模糊控制器有两个输入信号和一个输出信号。5.如权利要求4所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，所述模糊控制器采用非单值模糊器，所述非单值模糊器采用三角形隶属函数，将所述模糊控制器的输入x转化为以其为数学期望的高斯分布函数，并与所述隶属函数联立求解点火水平。6.如权利要求5所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，以每个所述输入x的隶属度为中心，所述非单值模糊器的重要性与其离中心的距离为正相关。7.如权利要求6所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，所述控制器的点火强度计算公式为：；为点火强度，和分别为所述模糊控制器的两个输入x的高斯分布函数值。8.如权利要求7所述基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，其特征在于，将所述点火强度归一化得到的值为，所述模糊神经网络控制器的输出计算公式：；为所述模糊神经网络控制器的输出、为模糊神经网络控制器的后件参数。
技术总结
本发明公开了一种基于模糊神经网络的混凝土布料机器人控制方法，包含以下步骤：采集目标位置参数信号，生成目标运动轨迹；采集三个回转关节的角度信号；计算三个回转关节的实际角度与目标位置的误差；将误差通过三个回转关节的模糊控制器计算，得到三个回转关节的转矩；在模糊控制器中加入神经网络训练，学习模糊控制器的模糊规则；在神经网络训练中加入输入补偿控制，将模糊控制器并联PD控制器，PD控制器的输出作为模糊控制器的补偿误差输入。适用于混凝土布料机器人的臂架智能控制，较传统PID方法，计算复杂度低且控制精度高，有效保证控制可靠性。控制可靠性。控制可靠性。
技术研发人员：李万莉 范思文
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2021.06.17
技术公布日：2021/9/9