带有死区和摩擦补偿的机械臂伺服系统自适应神经网络控制

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针对带有输入死区和未知摩擦的机械臂伺服系统,本文提出了一种基于神经网络的自适应轨迹跟踪控制策略。首先,建立死区的逆模型,解决死区的非线性输入问题。其次,构建摩擦力动态模型,并采用径向基核神经网络来逼近系统中的不确定项。然后,通过反演法和一阶动态面,递归设计控制虚拟量和控制器,以保证系统输出能快速跟踪期望信号,提高跟踪误差的收敛性能。最后,仿真结果验证了该方法的有效性。
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