基于神经网络观测器的机械臂力/位置控制

针对机械臂末端运动受约束的力/位置控制中无法精确建模、模型具有外界干扰和关节角速度不可测等问题，设计一种基于神经网络观测器的补偿控制系统。首先，通过解耦力和位置控制，得到降阶动态模型。然后，利用神经网络速度观测器对关节速度在线估计，并用神经网络对降阶动力学模型中的不确定项进行逼近补偿滑模控制器。最后，基于Lyapunov稳定性理论证明系统稳定性，并对二连杆机械臂进行仿真。仿真结果表明所设计的控制系统的有效性。