基于神经网络的鲁棒自适应控制

摘要：

考虑摩擦及外界干扰的情况下,针对具有不确定性参数的机器人系统,提出一种基于神经网络动态补偿的鲁棒自适应控制策略,采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的外部扰动、未建模动力学部分等非参数不定性带来的影响,从而提高了系统的动态性能和稳态精度,并对闭环系统稳定性进行了证明.仿真结果表明,所提方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性.

关键词：机器人、不确定性、鲁棒自适应控制、RBF神经网络

所属期刊栏目：9

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：66-68