10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0339
不确定性自由漂浮空间机器人神经自适应控制
针对具有模型不确定性以及外部干扰下的自由漂浮空间机器人,采用一种整体逼近的神经网络自适应控制方法.该方法采用RBF神经网络对不同重力环境下系统模型的不确定项进行整体逼近,对系统的不确定项进行在线自适应学习.神经网络的逼近误差以及外界干扰由鲁棒项进行消除.该方法不依赖于系统模型,简化了控制系统的结构,在考虑重力等不确定项的情况下不用改变控制器也能进行控制,并且根据李亚普诺夫理论证明了所设计控制器使系统渐进稳定.在不同重力环境下进行了仿真,验证了控制方案的有效性.
神经网络、不确定性、空间机器人、整体逼近、自适应控制
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TP242(自动化技术及设备)
2016-08-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
29-32,37