RBF神经网络滑模变结构控制在并联机器人中的应用

摘要：

并联机器人系统结构复杂,具有强耦合、非线性等特点.滑模变结构控制对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性,不需要被控对象精确数学模型且基于该方法的控制器设计过程是自然解耦过程,适用于并联机器人控制,但是滑模控制普遍存在抖振问题.鉴于此,该文提出RBF神经网络与滑模控制相结合的控制方法,利用RBF神经网络对滑模控制器切换项的增益进行调节,可以有效地降低滑模控制的抖振,获得较好的控制效果.仿真结果表明,该控制方法跟踪性能好,系统误差小,具有较强的鲁棒性,可以满足并联机器人的控制要求.

关键词：并联机器人、伺服电机、滑模控制、RBF神经网络、轨迹跟踪

分类号：TH16;TP242

资助基金：江苏省高校优势学科建设工程资助项目苏政办发[2011]6号;镇江市科技支撑计划NY2011013

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39