机器人控制系统的设计与MATLAB仿真

本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。

全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

本书各部分内容既相互联系又各自独立，读者可根据需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

有关机器人控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进机器人控制和自动化技术的进步，反映机器人控制设计与应用中的最新研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能了解、掌握和应用这一领域的最新技术，学会用MATLAB语言进行各种机器人控制器的设计，作者编写了这本书，以抛砖引玉，供广大读者学习参考。本书是在总结作者多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化编写而成的用神经网络设计自动跳舞机器人控制系通过，其特点是：（1）机器人控制算法取材新颖用神经网络设计自动跳舞机器人控制系通过，内容先进，重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。（2）针对每种控制算法给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果,具有很强的可读性。（3）着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴。（4）所给出的各种机器人控制算法完整，程序设计结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。（5）所介绍的方法不局限于机器人的控制，同时也适合于解决运动控制领域其他背景的控制问题。

本书主要以机器人力臂为被控对象，此外，为了介绍一些新的运动控制方法，本书还以机械系统、电机、倒立摆和飞行器为被控对象来辅助说明。全书共分10章。第1章为绪论，介绍了机器人的几种控制方法及模型特性；第2章介绍了PID控制的几种基本设计方法，通过仿真和分析进行了说明；第3章介绍了神经控制的设计方法，包括基本神经网络设计方法和几种神经网络自适应控制设计方法；第4章介绍了模糊控制的设计方法，包括基本模糊控制、基于LMI的模糊鲁棒控制和几种模糊自适应控制器的设计；第5章介绍了几种迭代学习控制的基本设计方法；第6章介绍了反演控制的设计方法，包括基本的反演控制器的设计、模糊自适应反演控制和神经网络自适应反演控制的设计方法；第7章介绍了滑模控制的几种基本设计方法；第8章介绍了自适应鲁棒控制方法，包括几种鲁棒控制器和几种自适应控制器的设计；第9章介绍了控制系统参数的遗传算法辨识、一种用于机械手的非线性干扰观测器和一种基于神经网络的状态观测器的设计；第10章介绍了路径规划，包括基本遗传算法的路径规划和基于神经网络的路径规划。所介绍的控制方法大多选自高水平国际杂志和著作中的典型方法，并对其中的一些算法进行了修正或补充。

通过对一些典型控制器设计方法较详细的理论分析和仿真分析，使一些深奥的控制理论易于掌握，为读者的深入研究打下基础。本书是基于MATLAB6.5环境下开发的，各个章节的内容具有很强的独立性，读者可以结合自己的方向深入地进行研究。作者在研究过程中，东北大学徐心和教授和薛定宇教授在机器人控制、S函数设计及Simulink仿真等方面给予作者很多的指导，北京航空航天大学尔联洁教授给予作者在控制理论方面多年的指导，在此深表感谢。林岩教授、吴怀宁教授对本书部分内容给予了宝贵的建议。本书部分控制算法的推导和仿真得益于作者与研究生卢宇、刘华祥、王伟和穆敏等的多次探讨，在此对他们一一表示感谢。书中所有算法的仿真程序都附在光盘中，读者也可以通过网站中的“其他资料下载（Download）”功能下载，或通过邮件与作者联系索取。作者在网站中会对本书程序进行不定期地更新，使之日臻完善。由于篇幅所限，只对作者认为较重要的程序在书中列出，以方便读者的阅读。本书的研究工作得到了北京市优秀人才培养资助（编号：20071E1600600404）。由于作者水平有限，书中难免存在一些不足和错误之处，真诚欢迎广大读者批评指正。若读者有指正或需与作者商讨，或对控制算法及仿真程序有疑问，请通过电子邮件ljk@buaa.edu.cn与作者联系。作者相信，通过与广大同行的交流，作者会得到许多新的有益的建议，从而将本书写得更好。