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自由漂浮空间机器人神经网络自适应控制律设计
资料介绍
自由飘浮空间机器人是一种复杂的非线性系统,当考虑各种因素引起的模型不确定性和外部干扰时,传统控制已不能满足要求。为此,文章考虑不确定性干扰对系统的影响,基于神经网络在线建模技术,将系统误差和误差变化率作为状态量,利用李雅普诺夫方程设计网络权值变化率,通过训练权值对不确定部分进行逼近,在此基础上设计神经网络自适应控制项,用于修正基于名义模型的控制律,补偿不确定项造成的控制误差,并证明了控制系统的稳定性。7关节空间机器人的数值仿真结果表明,文中所设计的自适应神经网络控制器,在机械臂末端有干扰和负载的情况下,也能向期望轨迹靠拢,并在一定误差范围内保持收敛,相比于传统PID控制器,性能更优。
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