关键词：水下机械臂;;RBF神经网络;;模糊补偿;;动力学模型
摘 要：针对水下机械臂动力学模型建模复杂且滑模控制的抖振问题，利用Lagrange法和Morison方程精准建立二连杆串联水下机械臂的动力学模型，对模型中参数的不确定项使用4个RBF神经网络分别进行逼近，并且对摩擦项使用模糊控制进行补偿的方法，精准迅速地实现了对水下机械臂控制系统跟踪控制。通过进行仿真分析，基于神经网络和模糊补偿控制的方法与滑模控制、整体RBF神经网络控制和分块RBF神经网络控制相比，控制系统的平均误差分别降低了85.5%、71.8%、93.1%。结果表明，此方法有效降低了控制系统的跟踪误差，并同时提高了稳态性和抗干扰性。
内 容：原文可通过湖北省科技信息共享服务平台（http://hbstl.hbstd.gov.cn/webs/homepage.jsp)获取