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基于RBF神经网络的机器人滑模控制

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标签: 基于RBF神经网络的机器人滑模控制

基于RBF神经网络的机器人滑模控制

针对不确定机器人系统,把模型分为名义模型和不确定部分两部分,对名义模型可以简化为等效线性系统的标准形式,然后通过极点配置对名义模型进行反馈镇定.针对集中不确定部分,采用径向基神经网络对其进行上界估计,在已估得上界的情况下设计滑模补偿控制器,保证系统的全局稳定,  并且利用鲁棒控制项集中补偿有效消除了网络逼近误差,采用饱和函数代替滑模控制中的符号函数,在保证控制效果的前提下有效地消除了控制器抖震现象,  利用李亚普诺夫定理证明了控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零。仿真试验结果表明了所提出的控制算法的有效性。

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