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多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制
作者:张佳舒;张烨;赵东亚; 加工时间:2020-01-15 信息来源:山东科技大学学报(自然科学版)
关键词:多机械臂系统;RBF神经网络;同步控制;滑模控制
摘 要:针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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