【摘 要】
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针对机械臂在实际应用中无法建立完全精确的动力学模型以及机械臂在工作环境中普遍受到各种未知外部扰动的问题,提出了一种基于扰动观测器的机械臂神经网络滑模控制方法.利用
【机 构】
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兰州交通大学机电工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学机器人研究所,甘肃兰州730070
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针对机械臂在实际应用中无法建立完全精确的动力学模型以及机械臂在工作环境中普遍受到各种未知外部扰动的问题,提出了一种基于扰动观测器的机械臂神经网络滑模控制方法.利用神经网络逼近建模不确定项,使用扰动观测器来消除外界扰动中的可观测部分,不可观测部分及系统建模不确定部分采用滑模控制器进行补偿.利用Lyapunov方法分析了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所提方法可以克服系统的不确定性及外部扰动,实现期望轨迹的快速跟踪.
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