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    摘要本文介绍了迭代学习控制和机器人系统的有关知识，在多关节机械手的动力学模型上，运用自适应迭代学习控制方法，通过 MATLAB 的 SIMULINK 模块进行了仿真分析。
    文章前半部分介绍了机器人的控制系统及广泛运用，说明了课题研究的意义。在对机器人动力学有了认识后，运用拉格朗日法建立动力学方程。后半部分主要是对迭代学习控制的相关介绍，通过李雅普诺夫理论分析对一种自适应迭代学习控制算法进行收敛性的验证。并将其运用到二自由度机械手的建模和仿真分析，验证了控制方法的有效性。随着迭代次数的增加，系统误差逐渐收敛为零，轨迹跟踪控制问题得到了较好的解决 22421
    毕业论文关键词  迭代学习控制，自适应，机器人，建模，仿真，轨迹
    Title  Adaptive Iterative Learning Control of Robot 
    Abstract
    This article describes the knowledge of iterative learning control and
    robotics systems.  On multi-joint robot dynamics model, the use of adaptive
    iterative learning control is proven by SIMULINK of MATLAB simulation
    analysis module. 
    The first part of the article describes the control system of robots and
    their extensive use, and the study illustrates the significance of the
    subject.  After learning the dynamics of the robot,  we  use  Lagrangian method
    to make a dynamic equation. The latter part is primarily related to the
    introduction of the iterative learning control. Through  Lyapunov  theory  ,
    an analysis is to verify convergence of an adaptive iterative learning
    control algorithm. And apply it to the modeling and simulation of two
    degrees of freedom manipulator analyzed to verify the validity of the
    control method. With the increasing  of the number of iterations, the system
    errors gradually converge to zero, the trajectory tracking control
    problems have been a better solution.
     Keywords  Iterative learning control,  Adaptive  ,Robot manipulator, model,
    simulation, track
      目   次 
    1   绪论  1
    1.1  机器人控制系统方法简介    1
    1.2  机器人的广泛应用  2
    1.3 课题研究的意义及主要工作     3
    2  工业机器人动力学分析  5
    2.1   拉格朗日法简介  5
    3  迭代学习控制理论及机器人上的运用  8
    3.1  迭代学习控制理论及发展概况    8
    3.2 传统的迭代学习控制方法     9
    3.3 迭代学习控制在机器人控制中的应用  9
    3.4 迭代学习控制的问题与展望  10
    4   自适应迭代学习控制的运用与探索  12
    4.1   问题的描述  12
    4.2  自适应迭代学习算法  13
    5  系统仿真1 8
    结论    23
    致谢  24
    参考文献25 1  绪论
    1.1 机器人控制系统方法简介
    作为一门新兴的综合性前沿学科，机器人学凭借着信息化与自动化的浪潮迅猛发
    展，并以其广阔的发展前景受到学术界的高度重视。机器人控制系统是机器人的核心，
    从控制学的角度看，机器人就是一个非线性、不确定性系统。目前，机器人学的前沿
    课题主要集中在机器人的智能化方面，即“如何让机器人更聪明”。从现有的情况看，
    成果丰硕。
    本文主要讨论的是机器人控制中通过自适应迭代学习控制对轨迹跟踪的相关情
    况进行优化。简言之，在机器人的轨迹跟踪系统中，已知理想轨迹，要使机器人的相
    关关节按照设定的位置、速度、加速度运行，就需要设计一种算法，能够影响相关关
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