【摘 要】
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并联机构的驱动冗余具有结构简单、刚度大、灵巧度好、工作空间大等优点,在各种机器人中的应用比较广泛.以一种新型并联机构为研究对象,基于RBF神经网络和滑模控制提出了一种
【机 构】
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河南工程学院机械工程学院,郑州,450007
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并联机构的驱动冗余具有结构简单、刚度大、灵巧度好、工作空间大等优点,在各种机器人中的应用比较广泛.以一种新型并联机构为研究对象,基于RBF神经网络和滑模控制提出了一种控制方法.介绍了机器人并联机构的基本结构并建立了其动力学模型,同时得出机器人并联机构冗余驱动控制的关键在于驱动力矩τ和系统不确定总量D.基于神经网络自适应滑模控制实现了驱动力矩的控制,包括有界控制项和鲁棒抑制项的设计;另外,基于自适应滑模控制实现了系统不确定总量的控制.最后,进行了仿真实验.仿真结果表明,所述机器人并联机构冗余控制方法具有更好的轨迹跟踪效果、稳态跟踪精度、自适应性、鲁棒稳定性.
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