【摘 要】
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针对带有未知负载力矩和模型误差等不确定性的机械臂系统,同时考虑电机动态特性的影响,提出了一种自适应神经网络的终端滑模鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性和电机动态
【机 构】
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河南职业技术学院电气工程学院,郑州大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61603344),河南省高等学校青年骨干教师基金资助项目(2017GGJS227)
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针对带有未知负载力矩和模型误差等不确定性的机械臂系统,同时考虑电机动态特性的影响,提出了一种自适应神经网络的终端滑模鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性和电机动态的机械臂系统模型,然后通过设计终端滑模面来抑制传统滑模面的抖振现象,并提出了终端滑模鲁棒控制律,同时引入RBF神经网络来准确估计不确定性,并且设计了自适应律来实时更新权值向量,从而有效改善了控制效果。通过对比仿真验证了提出的方法能够快速估计不确定性,并准确跟踪指令信号,角度、角速度和角加速度的跟踪误差分别为0.1°、0.1°/
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