【摘 要】
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针对动力学模型未知的多机械臂系统,提出了一种基于神经网络的固定时间终端滑模的位置同步控制器;首先结合相邻交叉耦合同步控制策略,设计固定时间终端滑模面与控制器,保证系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403343);浙江省自然科学基金资助项目(LY17F030018)
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针对动力学模型未知的多机械臂系统,提出了一种基于神经网络的固定时间终端滑模的位置同步控制器;首先结合相邻交叉耦合同步控制策略,设计固定时间终端滑模面与控制器,保证系统的跟踪误差与同步误差在固定时间内收敛,且收敛时间上界与初始状态无关;其次,设计RBF神经网络权值更新律估计系统多机械臂未知非线性动力学模型,该方法无需对系统模型参数的先验知识;利用Lyapunov函数证明系统的固定时间收敛性与稳定性;最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。
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