粒子群神经网络辨识的机器人分数阶滑模控制

摘要：

研究了一种粒子群算法优化的神经网络分数阶滑模变结构控制方法,并将其应用到工业机器人路径跟踪研究中.首先采用粒子群算法优化的神经网络辨识工业机器人的系统模型,训练得到与系统控制参数解析度最相关的模型;然后基于分数阶理论与滑模变结构理论设计了分数阶滑模变结构控制器,作为系统的主控制器应用到工业机器人轨迹跟踪控制系统中.仿真及实验结果表明,该方法具有良好的跟踪性能和快速性.

关键词：粒子群、神经网络、分数阶滑模控制、工业机器人

所属期刊栏目：42

分类号：TP24;TN302(自动化技术及设备)

资助基金：广西科技基地和人才专项AD16380042;2017年度广西高校中青年教师基础能力提升项目2017KY1389

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10-13