首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

机械手臂基于神经网络动态补偿的自适应控制
引用本文:关新平,唐英平,段广仁. 机械手臂基于神经网络动态补偿的自适应控制[J]. 控制理论与应用, 2003, 20(1): 101-104
作者姓名:关新平  唐英平  段广仁
作者单位:1. 燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004
2. 哈尔滨工业大学,控制工程系,黑龙江,哈尔滨,150001
基金项目:国家自然科学基金(6950400260274023)资助项目
摘    要:研究了模型具有不确定性的机械手臂的跟踪控制问题.由于模型不确定性的存在,基于精确模型设计的控制律很难达到理想的控制效果.针对这种情况,在基于标称模型设计的控制律的基础上,采用神经网络来补偿模型的不确定性,由于神经网络存在逼近误差,因此在控制器设计时,引入了H 鲁棒项,使得网络逼近误差达到指定的削弱水平并且跟踪误差渐近收敛到零,仿真结果表明了该方法的有效性.

关 键 词:机械手臂  神经网络  自适应控制
文章编号:1000-8152(2003)01-0101-04
收稿时间:2000-12-25
修稿时间:2000-12-25

Adaptive control for manipulator based on neural-network dynamic compensation
GUAN Xin-ping,TANG Ying-gan,DUAN Guang-ren. Adaptive control for manipulator based on neural-network dynamic compensation[J]. Control Theory & Applications, 2003, 20(1): 101-104
Authors:GUAN Xin-ping  TANG Ying-gan  DUAN Guang-ren
Affiliation:Institute of Electrical Engineering Yanshan University, Hebei Qinhuangdao 066004,China; Department of Control Engineering Harbin Institute of Technology, Heilongjiang Harbin 150001,China
Abstract:The tracking control of manipulator with model uncertainties and external disturbance is studied. Due to the uncertainties, the controller design based on exact model is difficult to achieve. Thus a neural network is introduced to compensate the uncertainties based on the controller with exact model.Considering the existence of approximation error of the neural network, the H-infinity robust controller is introduced to reduce the approximation error to a prescribed level and the tracking error tends to zero. The effectiveness of this approach is demonstrated by the simulation examples.
Keywords:manipulator   neural networks   adaptive control
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《控制理论与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《控制理论与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号