排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
基于LuGre 摩擦模型的机械臂模糊神经网络控制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对未知摩擦非线性会使机械臂控制精度难以提高的缺陷,建立基于动态LuGre摩擦的机械臂模型.在系统参数未知和机械臂负载变化的情况下,设计一种自适应模糊神经网络控制器,采用基函数中心和宽度均自适应变化的模糊神经网络补偿器,实现对系统中包括LuGre摩擦在内的非线性环节的逼近,并利用滑模控制项减小逼近误差.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性. 相似文献
2.
本文针对无向图拓扑网络下的多Euler-Lagrange系统,设计了一种分布式跟踪控制策略.在只有部分智能体能够获取领航智能体信息,且各Euler-Lagrange系统模型未知的情况下,针对领航智能体速度恒定和时变两种情况进行研究,分别设计相应观测器实现了对领航者速度的观测,且观测值的导数连续,并给出了观测器收敛的充分条件.控制器由两部分组成:第1部分是一个神经网络系统的输出,以逼近系统的未知非线性环节,第2部分是一个鲁棒项,以消除逼近误差与系统外部扰动的影响,保证控制量的连续性.采用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过仿真验证了本文所提算法的有效性. 相似文献
1