基于增强可解释性的机械臂控制方法及控制器

本发明实施例公开了一种基于增强可解释性的机械臂控制方法及控制器，本发明实施例基于机械臂关节误差和误差导数的实时输入数据，构建包含模糊规则和区间二型模糊集的初始模糊控制器结构，其模糊规则通过在线输入数据动态生成；设置模糊集分布约束条件和合并准则对区间二型模糊集优化，生成具有可解释性增强特征的中间模糊控制策略；采用基于社会学习的粒子群优化算法，以控制性能和可解释性指标为目标，对中间模糊控制策略的参数迭代优化得到优化后的区间二型模糊控制策略，并将其应用于机械臂控制，以关节误差和误差导数为输入输出控制转矩信号，且能根据输入数据激活强度判断是否生成新规则，提升了机械臂控制的性能和可解释性。