基于分散化神经鲁棒控制的轨迹跟踪算法研究

摘要：

针对外部扰动以及建模误差对机械臂轨迹跟踪精度影响的问题,利用递归神经网络设计了分散化的神经鲁棒控制器,采用机械臂各个关节状态方程的子系统表示整个系统.使用滤错训练算法估计神经网络未知权重系数,同时引入鲁棒项抑制关节神经控制器之间的相互影响和建模误差,并利用Lyapunov函数进行稳定性证明.与没有鲁棒项的仿真结果对比表明,设计的分散化神经鲁棒控制器具有更精确的轨迹跟踪精度,误差的收敛性更好,稳定性更高.

关键词：神经鲁棒控制器、轨迹跟踪、递归神经网络、滤错训练算法、鲁棒项、机械臂

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34;TP241.2

资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项2013YQ220749

在线出版日期：2019-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115