基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制 |
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作者姓名: | 杨小军 李俊民 |
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作者单位: | 西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学理学院 陕西西安710071,西北工业大学数学与信息科学系,陕西西安710072,陕西西安710071 |
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摘 要: | 对一类不确定非线性系统,包括不确定性机器人,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案,学习控制用于学习周期性的系统不确定性,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,对不确定性系统动态和有界输入拢动具有鲁棒性,通过Lyapunov直接方法,确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的,并且沿着迭代次数的增加,跟踪误差渐近收敛于零,仿真结果表明了该方案的有效性。
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关 键 词: | 神经网络 鲁棒 自适应滑模 迭代学习控制 滑模控制 机械手 |
文章编号: | 1001-2400(2002)03-0382-05 |
修稿时间: | 2001-07-15 |
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