【摘 要】
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针对具有外部扰动和系统参数不确定的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种改进的自适应神经网络滑模跟踪控制方法。首先建立了三自由度(DoF)机械臂动力学模型,分别采用计算力矩法和基于改进趋近律的神经滑模控制法控制其名义部分和非名义部分。所提方法结合了径向基函数(RBF)神经网络与基于趋近律的滑模控制,使控制系统自适应地补偿机械臂的不确定性,使用Lyapunov函数推导出神经网络的权值更新率。并且提出了一种自适应指数趋近律,使用改进趋近律的滑模控制器对RBF补偿神经网络的逼近误差,进一步抑制了抖振。在三关节RRR
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院,青岛大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573295,61873138)。
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针对具有外部扰动和系统参数不确定的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种改进的自适应神经网络滑模跟踪控制方法。首先建立了三自由度(DoF)机械臂动力学模型,分别采用计算力矩法和基于改进趋近律的神经滑模控制法控制其名义部分和非名义部分。所提方法结合了径向基函数(RBF)神经网络与基于趋近律的滑模控制,使控制系统自适应地补偿机械臂的不确定性,使用Lyapunov函数推导出神经网络的权值更新率。并且提出了一种自适应指数趋近律,使用改进趋近律的滑模控制器对RBF补偿神经网络的逼近误差,进一步抑制了抖振。在三关节RRR
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