基于理想轨迹学习的机械手神经自适应控制

作     者：孙富春 陆文娟 朱云岳 SUN Fuchun;LU Wenjuan;ZHU Yunyue

作者机构：清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统实验室北京100084 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084 

基　　金：国家自然科学基金项目 国家博士后基金 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：1999年第39卷第11期

页      码：123-126页

摘      要：在机械手鲁棒控制的基础上，讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接自适应控制方法，这里神经网络用于补偿系统的不确定性，提高整个系统的跟随性能。提出设计方法的主要特点是神经网络控制器设计采用机械手待跟随的理想关节信号代替实际的机械手关节角、关节速度和关节角加速度作为神经网络的输入，此外神经网络的逼近误差界假设是未知的。给出了具体的系统设计算法，并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后，一两连杆机械手的控制器设计仿真实例验证了提出算法的有效性。

主 题 词：机械手 神经网络 轨迹跟随控制 自适应控制 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1000-0054.1999.11.034

馆 藏 号：203144104...