Resumen

La creciente demanda de manipuladores robóticos ha impulsado el desarrollo de la fabricación industrial. En particular, el seguimiento de trayectorias y el control de fuerza constante de contacto del manipulador robótico para el entorno de trabajo bajo condiciones de contacto se ha vuelto popular debido a su alta precisión y calidad de operación. Sin embargo, los dos factores son opuestos, es decir, para mantener el control de fuerza constante, es necesario hacer ajustes limitados a la trayectoria. Esto es difícil para el controlador PID tradicional debido a los parámetros de complejidad y características no lineales. Para superar este problema, en este artículo se desarrolla un controlador PID basado en un algoritmo de red neuronal difusa para realizar el seguimiento de la trayectoria y el control de fuerza constante de contacto simultáneamente. En primer lugar, se calculan la energía cinética y potencial, y se construye la función de Lagrange para un manipulador robótico de dos eslabones. Además, se construye un modelo dinámico preciso para el análisis. En segundo lugar, se prop

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Demanda; Manipulador robótico; Seguimiento de trayectoria; Control de fuerza constante de contacto; Controlador PID; Red neuronal difusa
• Keywords:Demand; Robotic manipulator; Trajectory tracking; Contact constant force control; PID controller; Fuzzy neural network