elligent Mechatronics, USA: IEEE, 2005. 819-824. [5] Chen S C and Tung P C, Application of a Rule Self-Regulating Fuzzy Controller for Robotic Deburring on Unknown Contours[J], Fuzzy Sets and Systems (S0165-0114), 2000,110(3):341-350. [6] Nagata F, Watanabe K, Izumi K. Position-based Impedance Control Using a Fuzzy Compensator [C]// Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering System, Adelaide, Australia: IEEE, 1999. 125-128. [7] Her M G, Kazerooni H. Automated Robotic Deburring of Parts Using Compliance Control [J]. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Transactions of the ASME (S0022-0434), 1991, 113(1): 60-66. [8] Bone G M, Elbestawi M A. Robotic Force Control for Deburring Using an Active End Effector [J]. Robotica (S0263-5747), 1989, 7(4): 303-308. （上接第2466页） 是很高，论域划分的合理性需要改进。 从另一角度看，早晨4点左右和下午16:30 左右出现设定值上下的小幅振荡， 是控制系统通过不断地调整蒸汽管道的输出功率来补充温室内的热量需求， 将温室内的气温维持在设定值上下，表明模糊控制器的运行状态良好。 对比当天高科技示范园区内的Venlo型智能温室控制系统的实测温度(图 5(b))，控制效果比较理想。仿真结果证明了温室环境温度模糊专家控制策略的可行性及有效性。 4  结论 采用模糊控制方法控制温室环境系统， 能在室外太阳辐射及室外气温等因素对温室内气候产生干扰的条件下， 有效地通过控制蒸汽管道加热， 使温室环境满足作物对生长环境的要求，实现模拟人脑思维的专家控制。计算机仿真结果表明温室模糊专家控制器的性能良好。 参考文献： [1]  王万良,  李敏,  李勤学,  等.  温室环境的模糊逻辑网络建模与智能控制[J]. 机电工程, 2000, 17(2): 63-66. [2]  孙增圻. 智能控制理论与技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 1997. [3]  薛定宇, 陈阳泉.  基于Matlab/Simulink的系统仿真技术与应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2002. [4]  马兴义,  杨立群,  林敏,  等. Matlab6 应用开发指南[M].  北京:  机械工业出版社, 2002. [5]  钱新林,  徐立鸿.  温室小气候动态模型的建模方法.  中国自动化学会自动化科学技术应用学术会议论文集 [C]//  北京:  电子工业出版社, 1998, 238-243. [6] Bot B P A. Greenhouse Climate: from Physical Processed to a Dynamic Model [D]. Agricultural University, Wageningen, Nearthlands, 1983. [7] Boulard T, A Baille. A Simple Greenhouse Climate Control Model Incorporation Effects on Ventilation and Evaporative Cooling [J]. Agricultural and Forest Meteorology (S0168-1923), 1993, 65(3): 145-157. [8] G Papadakis, D Briassoulis, G Scarascia Mugnozza. Radiometric and Thermal Properties of, and Testing Methods for, Greenhouse Covering Materials [J]. Journal of Agricultural Engineering Research (S0021-8634), 2000, 77(1): 7-38.

摘要：提出了一种面向机器人参与机械加工的智能柔顺控制策略，通过一个模糊阻抗控制器和一个速度控制器，该策略被应用于机器人切除毛刺操作中。模糊阻抗控制器可以根据机器人末端实际位置和期望位置的误差调整阻抗参数，从而提高控制性能和加工效果。而模糊速度控制器被用来调节工具进给速度，从而彻底清除较大的毛刺，避免损害工件和刀具，得到理想的加工表面。为了验证控制策略的柔顺控制能力，以一个三关节机器人进行了计算机仿真，仿真结果表明提出的策略能够很好提高控制性能，获得理想的加工效果。

毕业论文关键词：机械手；力/位控制；阻抗控制；模糊逻辑

绪论

在机器人参与的机械制造中，工具和工件接触。有必要控制工件与工具中间的接触力，也就是控制工具位置。机器人参与的加工中，去毛刺是一项典型而又困难的工作，因为毛刺的尺寸，高度，位置是多变的，无法预先得知。 模糊逻辑的机械手智能力/位控制英文文献和中文翻译(4):http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_52553.html