多机械臂系统的自适应神经网络同步控制

针对多个机械臂组成的网络化系统,本文基于命令滤波反步和自适应神经网络,对网络化机械臂系统的同步控制问题进行研究。建立了系统数学模型,对命令滤波控制器进行设计,运用命令滤波反步法,消除传统分布式反步控制的虚拟信号求导问题,并利用误差补偿信号,消除命令滤波产生的误差。同时,利用神经网络逼近系统的不确定非线性项,通过设计分布式控制器和自适应更新律,保证关节位置同步跟踪误差收敛到任意小的邻域内。为验证本文所提出的控制策略的准确性,在Matlab/Simulink仿真环境下进行仿真分析。仿真结果表明,在具有系统参数不确定性和外部扰动的情况下,该分布式控制方法可使网络化机械臂系统实现良好的位置同步跟踪。该研究对网络化机械臂系统的同步控制提供了新的思路,具有一定的实际应用价值。