机器人轨迹跟踪的自适应模糊神经网络控制

摘要：

研究机器人跟踪轨迹控制问题,针对模型未知的机器人系统,为提高跟踪精度和控制性能,提出了一种基于T-S型模糊RBF神经网络的H∞轨迹跟踪控制方法,用模糊神经网络为模型未知的机器人系统建模,克服了系统鲁棒性差,对机动目标跟踪性能差等缺点.然后设计自适应控制器,将H∞控制理论与模糊神经网络有机地结合起来,借助鲁棒补偿项将建模误差及外部干扰衰减到期望的程度以下,而控制器与改进Elman神经网络的结合,便于处理建模有界干扰以及非结构化的未建模的动力学,并进行仿真.仿真结果表明了所提出的控制算法的可行性.

关键词：机器人、模糊神经网络、鲁棒控制、轨迹跟踪

所属期刊栏目：27

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2010-11-03（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：145-149