1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
机器人技术作为当今世界最为活跃的研究领域之一，其发展水平已经成为衡量一个国家科技创新能力和工业自动化水平的重要标志。
机器人的关节作为其执行机构的关键组成部分，其控制性能直接影响着机器人的整体性能，例如运动精度、稳定性、响应速度等。
传统机器人关节控制器通常采用基于精确模型的控制方法，例如PID控制，然而在实际应用中，机器人关节系统往往面临着模型参数摄动、非线性摩擦、负载变化等不确定性因素，这使得传统控制方法难以满足日益增长的对机器人性能的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
##国内研究现状
我国在机器人关节智能控制领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，取得了一系列可喜的成果。
在理论研究方面，国内学者针对机器人关节系统的非线性、时变性、不确定性等问题，提出了许多基于智能控制的解决方案，例如模糊控制、神经网络控制、滑模控制等。
在应用研究方面，国内研究机构和企业将智能控制技术应用于工业机器人、服务机器人、特种机器人等多个领域，开发了一批具有自主知识产权的机器人关节控制器，并在实际应用中取得了良好的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.机器人关节系统建模与分析:建立机器人关节的动力学模型，并分析关节摩擦、柔性等因素对系统性能的影响，为后续控制器设计提供理论基础。
2.机器人关节智能控制策略:研究适用于机器人关节控制的智能控制算法，例如PID控制、模糊控制、神经网络控制、滑模控制、自适应控制等，分析各种算法的优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:对机器人关节控制、智能控制算法等相关领域的国内外研究现状进行系统性的调研，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.机器人关节系统建模:根据所研究的机器人关节类型，建立其动力学模型，并分析关节摩擦、柔性等因素对系统性能的影响。
3.智能控制算法研究:研究适用于机器人关节控制的智能控制算法，例如PID控制、模糊控制、神经网络控制、滑模控制、自适应控制等，分析各种算法的优缺点和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于新型智能控制算法的机器人关节控制器:针对传统控制方法在应对机器人关节系统不确定性方面的局限性，本研究将探索新型智能控制算法，例如深度强化学习、自适应神经模糊推理系统等，并将其应用于机器人关节控制，以期提高控制器的鲁棒性、适应性和学习能力。
2.建立更为精确的机器人关节系统模型:考虑关节摩擦、柔性、负载变化等因素对系统性能的影响，建立更为精确的机器人关节系统模型，为控制器设计提供更可靠的理论基础。
3.设计多目标优化的机器人关节控制器:在保证机器人关节控制精度的同时，考虑控制器的能耗、响应速度、平稳性等多方面的性能指标，设计多目标优化的机器人关节控制器，以满足实际应用的需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘金琨.机器人控制[M].北京:机械工业出版社,2018.
[2] 熊有伦,丁汉,刘宏.机器人学[M].北京:清华大学出版社,2015.
[3] 陈伯时.电力电子学及其应用[M].北京:机械工业出版社,2019.
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