【摘 要】
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针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络（RBFNN）的非奇异快速终端滑模（NFTSM）自适应轨迹跟踪控制方法。首先,该方法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61403274）, 天津市智能制造科技重大专项（15ZXZNGX00160）
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针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络（RBFNN）的非奇异快速终端滑模（NFTSM）自适应轨迹跟踪控制方法。首先,该方法采用非奇异快速终端滑模超曲面,切换控制项引入连续终端吸引子,使得系统能在有限的时间内收敛到平衡点。其次,采用RBFNN逼近系统未知非线性动力学,并结合逼近误差的自适应补偿机制,实现无模型控制。利用Lyapunov理论证明闭环系统的全局渐进稳定性和有限时间收敛性。最后,将该控制方法应用于Denso串联机械臂进行实验验证,并分析系统
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