| 不确定机器人的优化神经网络滑模控制策略 |
| |
| 引用本文： | 王双霞,王洪瑞,赵立兴. 不确定机器人的优化神经网络滑模控制策略[J]. 机床与液压, 2009, 37(7). DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2009.07.042 |
| |
| 作者姓名： | 王双霞 王洪瑞 赵立兴 |
| |
| 作者单位： | 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛,066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛,066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛,066004 |
| |
| 基金项目： | 河北省自然科学基金，河北省科学技术研究与发展计划项目 |
| |
| 摘 要： | 滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐进稳定性,但它要求控制系统的不确定性的上界值必须已知.在实际中,不确定性的上界值是无法测量的,针对这个问题,采用RBF神经网络来对干扰的上界进行自适应学习,同时也降低了滑模产生的抖振现象.通过对单关节机器人的仿真研究表明:在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能削弱滑模控制的抖动问题.
|
| 关 键 词： | 机器人 不确定性 滑模控制 RBF神经网络 遗传算法 |
Optimal Neural Network-based Sliding Mode Control for Robot Manipulators with Uncertainties |
| |
| WANG Shuangxia,WANG Hongmi,ZHAO Lixing. Optimal Neural Network-based Sliding Mode Control for Robot Manipulators with Uncertainties[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2009, 37(7). DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2009.07.042 |
| |
| Authors: | WANG Shuangxia WANG Hongmi ZHAO Lixing |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
