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在复杂非线性摩擦阻尼参数以及模型参数不确定的情况下,针对柔性关节机器人的状态观测问题,提出一种基于神经网络的无模型非线性观测器。采用径向基神经网络(RBF)对系统模型进行在线逼近,通过Lyapunov稳定性分析推导,获得神经网络权值自适应律;通过引入鲁棒项来抑制神经网络逼近误差,加快观测误差的收敛速度;通过不同激励下的仿真分析,验证了提出方法的有效性。