共查询到15条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
机器人操作器的自适应模糊滑模控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人动力学系统提出了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案.根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫方法设计自适应律,证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.控制结构简单,不需要复杂的运算.该设计方案柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象.仿真结果表明了所提控制策略的有效性. 相似文献
4.
基于FNN的滑模自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究一类不确定性非线性系统的直接自适应控制方法。该方法由滑模控制器和模糊神经网络构成,通过平滑切换实现自适应控制策略。仿真结果表明,这种方法既有强鲁棒性,又能有效地消除高频颤动。 相似文献
5.
基于输入输出模型的模糊神经网络滑模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
1 引言在实际系统中,一般难以取到系统的状态.因此,如何仅利用输入输出模型来控制系统一直是控制理论工作者关注的话题.Narendra等人[1]通过加入两个‘状态’滤波器设计了一种基于输入输出的模型参考自适应控制方案,提出了一个很好的思想.在其后的数十年中,基于输入输出?.. 相似文献
6.
7.
本文提出了一种基于神经网络与二阶滑模控制融合的控制策略用于非线性机器人控制,设计了一种新颖简易的二阶滑模控制方法,有效地避免了常规变结构控制的抖震问题,并采用神经网络辨识未知的机器人的非线性模型,通过Lyapunov直接法设计网络的权值更新率,确保了系统闭环全局渐近稳定性。最后,通过仿真验证了算法的有效性。 相似文献
8.
基于模糊神经网络的滑模控制 总被引:9,自引:1,他引:9
研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)的滑模变结构设计方法,设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制,这种方法与一般变结构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知识系统中不确定性和扰动的上界,另外还运用Lyapunov函数从理论上分析上了系统的稳定性。仿真结果说明了本文所提 相似文献
9.
针对并联机器人数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统,提出一种基于模糊神经网络运算法则(FNNA)的自适应控制策略。将各个支链的模糊规则通过神经网络进行在线训练并得出模糊规则的权重并将此运用于在线辨识非线性自适应控制系统的未知动态,有效抑制了系统的数学模型不精确所产生的误差及外部扰动。仿真结果表明该控制方法明显提高了控制系统的轨迹跟踪性能,并对外部干扰及系统的非线性具有很强的鲁棒性。 相似文献
10.
11.
为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制;采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力;采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题;基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性;仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出. 相似文献
12.
针对一类非线性大系统,基于模糊神经网络,提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制,平滑了控制切换信号,消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性,同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。 相似文献
13.
针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种基于全局快速终端滑模面的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过设计合适的自适应律,采用模糊自适应控制调节滑模控制的切换控制增益,实现了对建模误差和不确定干扰的自动跟踪,削弱了抖振。系统不需要对建模误差和干扰进行预估计,并且通过对控制器结构的简化,降低了模糊控制器的维数,减少了计算量。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性。 相似文献
14.
基于模糊神经网络的模型参考自适应控制 总被引:11,自引:0,他引:11
用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象特性的大范围变化. 相似文献