【摘 要】
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本文针对多关节机械臂提出了一种高阶滑模神经网络自适应控制策略。在机械臂的动力学方程的基础之上,设置了滑模面,并对该滑模面求二阶导数,利用高阶滑模控制理论设计了机械
【机 构】
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太原科技大学机械工程学院,山西交通职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1610118)、山西省交通运输厅科技计划项目(2019-1-9)及山西省研究生创新项目(2019SY473)。
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本文针对多关节机械臂提出了一种高阶滑模神经网络自适应控制策略。在机械臂的动力学方程的基础之上,设置了滑模面,并对该滑模面求二阶导数,利用高阶滑模控制理论设计了机械臂的控制方案;高阶滑模控制分两步实施,针对标称系统采用了齐次连续控制项,对系统中存在外部干扰的情况添加了补偿项,并对系统中存在的不确定性采用RBF神经网络进行逼近。最后,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过MATLAB/Simulink仿真与传统滑模控制比较,表明了该控制算法有效地提高了轨迹的跟踪速度和精度,降低了系统中存在的抖颤。
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