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本文利用切片理论与Morison方程计算了双关节水下机械臂在水中运动时受到的附加质量力、水阻力和水体流动对机械臂产生的冲击力,在传统机械臂动力学模型的基础上建立了完整的双关节水下机械臂动力学模型.基于推导的水下机械臂动力学模型提出了一种RBF滑模控制策略,采用多个RBF神经网络对水下机械臂动力学模型中的不确定项进行分块逼近,并使用饱和函数改进了控制律.本文判别了控制系统的稳定性,进行了仿真对比试验,结果表明该控制算法优于传统滑模控制和常规RBF滑模控制算法.本文所提出的算法,将水下机械臂的关节响应时间缩短至1 s,并将平均稳态误差缩小至3×10-6 rad,还削弱了控制系统的抖振效应,满足水下机械臂的控制要求.