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研究了在不可测干扰下的机器手臂的自适应神经网络控制。利用反推的方式提出了一种基于小脑模型的神经网络控制策略。利用小脑模型轻便、拟合迅速的性能,达到了时间快速响应、轨迹精确追踪且能量极小消耗的在线控制效果。最终利用李雅普诺夫稳定定律证明了控制策略的稳定性,其有效性也通过仿真进行了验证。
基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制
【摘 要】
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研究了在不可测干扰下的机器手臂的自适应神经网络控制。利用反推的方式提出了一种基于小脑模型的神经网络控制策略。利用小脑模型轻便、拟合迅速的性能,达到了时间快速响应
【机 构】
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华南理工大学电力学院
【出 处】
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机械制造与自动化
【发表日期】
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2019年3期
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