【摘 要】
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针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,徐州师范大学机电工程学院
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针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。
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