重载液压操作臂的数据驱动建模与运动控制——基于可逆变换
机器人学
2026-01-15 v1
摘要
本工作提出了一种数据驱动的建模方法及其对应的混合运动控制框架，用于无人化工重载液压操作臂的自动化运行。我们不直接使用神经网络黑盒模型，而是通过对物理积分链系统进行可逆变换后，用多层感知器 (multilayer perceptron) 近似动力学，构建可逆的非线性模型。该可逆非线性模型采用监督学习技术在离线进行训练，数据来源于仿真或实验。整个混合运动控制框架由模型反演控制器（用于补偿非线性动力学）和比例-微分控制器（用于增强鲁棒性）组成。我们运用 Lyapunov 理论证明了其稳定性。共用仿真和实验结果表明，所提出的建模和混合控制框架有效。本研究以某商业 39 吨级液压挖掘机进行运动控制任务，轨迹跟踪误差的均方根误差至少降低 50%。此外，通过分析系统模型，该框架可快速应用于不同的控制对象。
关键词
引用
@article{arxiv.2411.13856,
title = {A Data-Driven Modeling and Motion Control of Heavy-Load Hydraulic Manipulators via Reversible Transformation},
author = {Dexian Ma and Yirong Liu and Wenbo Liu and Bo Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.13856},
year = {2026}
}