本文關(guān)鍵詞：關(guān)于機器人的機械臂對目標軌跡跟蹤優(yōu)化控制　出處：《計算機仿真》2016年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 不確定上界 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滑模控制 模糊控制

【摘要】：針對上界不確定機械臂的軌跡跟蹤問題,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑�？刂婆c模糊控制相結(jié)合的控制方法,分別采用狀態(tài)反饋和滑模變結(jié)構(gòu)對系統(tǒng)確定部分和不確定部分進行控制,同時建立模糊系統(tǒng)用來進行系統(tǒng)控制量的切換。而對于實際系統(tǒng)中所存在的不確定因素上界難以預(yù)測的問題,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點,提出利用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不確定部分的上界進行在線學習。最后對上述控制方法進行了仿真驗證,得到了預(yù)期的控制效果。仿真結(jié)果表明,在存在外部擾動和模型誤差的情況下,改進控制器可以實現(xiàn)對系統(tǒng)期望軌跡的穩(wěn)定跟蹤。
【作者單位】： 河南科技大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61203047)
【分類號】：TP242
【正文快照】： __ 1 軌跡跟蹤問題是機器人控制中的主要問題之一,軌跡跟蹤的關(guān)鍵在于設(shè)計控制器實現(xiàn)對目標軌跡的快速、穩(wěn)定跟蹤。但是在工程實踐中,機器人本身參數(shù)以及外部干擾的變化都會對其造成一定的影響,設(shè)計具有高度抗干擾的控制器,實現(xiàn)穩(wěn)定的軌跡跟蹤控制,成為了機器人控制領(lǐng)域的一個

【參考文獻】

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本文編號：1337678