一种基于信息物理神经网络的多轴机械臂预测控制方法

本发明属于控制技术领域，公开了一种基于信息物理神经网络的多轴机械臂预测控制方法。包括以下步骤：1)基于机械臂各轴之间的物理关系建立非线性动态机械臂模型并进行配置；2)基于机械臂模型，使用Sobol序列随机采样生成数据，并使用离散物理信息神经网络PINNs对数据进行训练；3)对训练生成的数据进行筛选，使用扩展卡尔曼滤波器预测噪声环境下的下一个状态；4)根据参考轨迹，利用非线性模型预测控制机械臂进行轨迹跟踪，并生成最优控制序列；5)根据参考轨迹目前的状态，更新扩展卡尔曼滤波器的最优控制输入，并循环迭代步骤4)和步骤5)，完成对机械臂的实时控制。本发明能够对多轴机械臂的位置和速度进行实时控制，得到更小的误差，显示出更优越的控制能力。