基于局部模型逼近的一种绳牵引并联机器人自适应径向基神经网络控制

摘要：

为了保证风洞试验绳牵引并联机器人(WTT–WDPR)末端执行器的位姿,提出了一种基于局部模型逼近的自适应径向基(RBF)神经网络控制.采用牛顿–欧拉法建立了飞机模型的动力学方程,并基于动态力矩平衡方程建立了驱动系统的动力学方程.采用RBF神经网络进行了局部模型的逼近设计和控制律设计,并通过构建Lyapunov函数对系统进行了稳定性分析,结果证明WTT–WDPR是趋于渐进稳定的.对WTT–WDPR进行MATLAB/Simulink仿真实验,仿真结果验证了所设计的自适应RBF神经网络控制的正确性和可行性,满足系统控制精度的要求,也为在样机上进行实际应用和技术实现奠定了理论基础.

关键词：绳牵引并联机器人、局部模型逼近、RBF神经网络、自适应控制、Lyapunov函数

所属期刊栏目：38

资助基金：国家自然科学基金项目;南京工程学院高层次引进人才科研启动基金项目

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：380-390