| 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究 |
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| 引用本文： | 赵成秀,张立红. 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究[J]. 机械设计, 2010, 27(10) |
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| 作者姓名： | 赵成秀 张立红 |
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| 作者单位： | 1. 四川民族学院,数学系计算机科学系,四川,康定,626001
2. 西南科技大学,工程技术中心,四川,绵阳,621010 |
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| 摘 要： | 针对机械手存在的扰动等未知模型,提出了基于RBF神经网络的自适应控制策略.采用RBF神经网络对机械手动力学模型在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权值自适应学习律,确保了网络逼近误差的收敛及系统的稳定.以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,实现了无需模型的机械手自适应控制,提高了系统的控制性能及对外部不确定扰动的鲁棒性,对实际工业机械手的自适应控制具有一定的可操作性.
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| 关 键 词： | 扰动 自适应 逼近误差 鲁棒性 |
Research of self-adaptive control for robotic manipulator without model based on RBF |
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| ZHAO Cheng-xiu,ZHANG Li-hong. Research of self-adaptive control for robotic manipulator without model based on RBF[J]. Journal of Machine Design, 2010, 27(10) |
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| Authors: | ZHAO Cheng-xiu ZHANG Li-hong |
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