自适应神经网络的机械臂终端滑模鲁棒控制

作     者：王蕊 陈书立 王东辉 WANG Rui;CHEN Shuli;WANG Donghui

作者机构：河南职业技术学院电气工程学院河南郑州450046 郑州大学电气工程学院河南郑州450001 

基　　金：国家自然科学基金青年基金资助项目(61603344) 河南省高等学校青年骨干教师基金资助项目(2017GGJS227) 

出 版 物：《制造技术与机床》 (Manufacturing Technology & Machine Tool)

年 卷 期：2021年第2期

页      码：51-57页

摘      要：针对带有未知负载力矩和模型误差等不确定性的机械臂系统,同时考虑电机动态特性的影响,提出了一种自适应神经网络的终端滑模鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性和电机动态的机械臂系统模型,然后通过设计终端滑模面来抑制传统滑模面的抖振现象,并提出了终端滑模鲁棒控制律,同时引入RBF神经网络来准确估计不确定性,并且设计了自适应律来实时更新权值向量,从而有效改善了控制效果。通过对比仿真验证了提出的方法能够快速估计不确定性,并准确跟踪指令信号,角度、角速度和角加速度的跟踪误差分别为0.1°、0.1°/s和0.1°/s 2,不确定性估计误差仅为0.2 A,实现了对机械臂系统的高精度鲁棒控制。

主 题 词：机械臂系统 不确定性 电机动态 自适应神经网络 终端滑模 鲁棒控制 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19287/j.cnki.1005-2402.2021.02.009

馆 藏 号：203102115...