基于LS-SVM非線性內(nèi)?？刂圃诤缚p跟蹤中的運用

摘 要： 針對單純的模糊控制器在焊接機器人的焊縫跟蹤中的控制精度欠佳、自適應(yīng)性不強等問題，設(shè)計了一種新的用于焊縫跟蹤的LS-SVM非線性內(nèi)?？刂破鳌Ｍㄟ^樣本數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)固定的LS-SVM逆模型，與系統(tǒng)串聯(lián)成精確的偽線性系統(tǒng)，對偽線性系統(tǒng)采用魯棒性強的內(nèi)?？刂?。仿真結(jié)果表明該方法具有很好的跟蹤結(jié)果。
關(guān)鍵詞： 非線性不確定系統(tǒng)；最小二乘支持向量機；逆系統(tǒng)方法；內(nèi)?？刂?/p>

　焊接過程中，由于工件的加工誤差、熱變形、定位誤差等各種因素的影響，經(jīng)常使焊槍偏離焊縫中心，導(dǎo)致焊接質(zhì)量下降。為保證焊接的可靠性，必須實時檢測焊縫的位置，使焊槍始終對準焊縫中心，進行焊縫的自動跟蹤。由于焊接是一個非常復(fù)雜的過程，各種時變、非線性、多耦合的影響因素很多，很難甚至不可能建立跟蹤過程的精確數(shù)學模型。即使采用經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論方法，系統(tǒng)的性能也不能令人滿意。
內(nèi)模控制具有調(diào)節(jié)性能好、魯棒性強以及能消除不可測干擾的影響等特點，但內(nèi)?？刂频姆€(wěn)定性與控制效果取決于模型與被控過程的匹配情況[1-2]。通過樣本數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)固定的逆模型，與系統(tǒng)串聯(lián)成精確的偽線性系統(tǒng)，對偽線性系統(tǒng)采用魯棒性強的內(nèi)模控制，對非線性系統(tǒng)具有較好的控制效果。
　LS-SVM是基于SVM的一種改進算法[3-5]，它是SVM在二次損失函數(shù)下的一種形式，用二次損失函數(shù)取代SVM中的不敏感損失函數(shù)，通過構(gòu)造損失函數(shù)將原SVM中算法的二次尋優(yōu)變?yōu)榍蠼饩€性方程，簡化了計算的復(fù)雜性。
　本文將LS-SVM用于系統(tǒng)的逆建模，提出了一種新的用于水下機器人焊接焊縫跟蹤的基于LS-SVM非線性內(nèi)?？刂扑惴?，實現(xiàn)了快速響應(yīng)和平滑過渡。