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基于滑模变结构的空间机器人神经网络跟踪控制

发布时间:2017-05-22 16:09

  本文关键词:基于滑模变结构的空间机器人神经网络跟踪控制,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:研究了在无需模型估计值的情况下不确定空间机器人轨迹跟踪问题,提出了滑模变结构的神经网络控制方案.首先基于Lyapunov理论设计了一种径向基函数(RBF)神经网络控制器来补偿系统中的未知非线性,该神经控制器能够保证闭环系统的稳定性,而通过利用饱和函数把神经网络和滑模控制结合起来的控制器来不仅可以进一步削弱滑模控制输入的抖振,且当神经网络控制器无效时仍能保证系统鲁棒性.仿真结果证明了该控制器能在初期及强干扰情况下均能达到较好的控制效果.
【作者单位】: 徐州师范大学机电工程学院;哈尔滨工业大学航天学院;
【关键词】神经网络 空间机器人 滑模变结构 自适应 轨迹跟踪
【基金】:中国航天科技集团创新基金资助项目(CASC-HIT09C01)
【分类号】:TP242
【正文快照】: 1引言(Introduction)机械臂动力学系统不但具有非线性、强耦合性和时变的特点,还存在着许多不确定因素.从建模的角度看,它们可归纳为建模误差和未建模误差两大类.空间机械臂由于基座的漂浮性,呈现出比地面机械臂更强的非线性.传统的控制方法由于鲁棒性不强、控制精度偏低等原

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本文编号:386189


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