基于模糊神经网络的机器人滑模自适应控制

摘要：

滑模控制(SMC)响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐近稳定性,但其缺点是控制存在很强的抖动;而模糊神经网络(FNN)具有模糊系统和神经网络共同的特点.将滑模控制和模糊神经网络控制有机结合,利用简单得到的学习信号对模糊神经网络进行在线学习,通过平滑切换函数实现直接自适应控制策略.对两连杆机械手的仿真研究表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能有效减小滑模控制的抖动问题.

关键词：机器人、滑模控制、模糊神经网络、直接自适应控制

所属期刊栏目：14

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2007-11-12（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：532-534,539