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        神經網絡自適應滑??刂频牟淮_定機器人軌跡跟蹤控制

        2012-02-28 05:10:38范興民王啟志
        關鍵詞:適應控制滑模軌跡

        范興民,王啟志

        (華僑大學 機電及自動化學院,福建 廈門 361021)

        1 問題的提出

        考慮 n關節(jié)機器人的動力學方程[5,8]為:

        2 基于RBF神經網絡控制器的設計

        3 神經網絡自適應滑??刂破髟O計

        4 仿真實驗

        為了驗證本算法的有效性,本文采用雙關節(jié)機器人模型[7],動力學方程如式(1)所示。其中:

        兩個關節(jié)的位置指令為 qd1=0.1sint,qd2=0.1sint,控制參數(shù)取 Λ=diag{5,5},在魯棒項中 ε*=0.2;在 RBF網絡中b=20 網絡的輸入取

        由圖2~圖6可以看出,本文所提出的對于機器人中不確定項,利用神經網絡分別進行逼近,與滑模變結構和自適應控制算法相結合,能有效地跟蹤期望軌跡,神經網絡能很好對未知項進行估計,且控制力矩不大。驗證了本文所提出的算法的有效性。

        本文提出對于不確定項,利用RBF網絡進行分別逼近,并與滑模變結構和自適應控制相結合的控制策略,并構建Lyapunov函數(shù),驗證了系統(tǒng)對軌跡進行跟蹤的穩(wěn)定性。利用滑模變結構和自適應控制方案補償神經網絡的逼近誤差,比常規(guī)神經網絡具有更好的動態(tài)特性和魯棒性。

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