【摘 要】
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以移动机器人为研究对象,针对机器人系统模型的不确定性和非线性,提出一种反步运动学控制与径向基神经网络(RBFNN)最小参数学习法(MPLM)结合的滑模控制(SMC)算法。使用径向基
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,浙江慧勤医疗器械有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701295)
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以移动机器人为研究对象,针对机器人系统模型的不确定性和非线性,提出一种反步运动学控制与径向基神经网络(RBFNN)最小参数学习法(MPLM)结合的滑模控制(SMC)算法。使用径向基神经网络逼近系统中的不确定项,消除系统中不确定因素的影响,增强系统的鲁棒性。针对径向基神经网络中权值难以快速调整的缺陷,采用最小参数学习法设计单个参数以代替神经网络中的权值,以此来优化算法复杂度,增强控制的实时性,通过Lyapunov稳定性判别方法,证明了系统在有限时间内的收敛性与稳定性。实验表明:该方法可使控制器的结构简化,鲁
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