基于FNTSM-ELM的机器人执行器控制策略

摘要：

针对机器人执行器系统强非线性及参数不确定性,提出了一种极限学习机(ELM)自适应误差估计的快速非奇异终端滑模(FNTSM)控制算法.通过使用快速非奇异终端滑模面和输出跟踪结构,同时从闭环系统全局稳定性的角度出发,利用Lyapunov稳定性意义自适应调整ELM的输出权值,给出了闭环稳定性和有限时间收敛性,保证了系统的快速误差收敛特性和高跟踪精度,实现对系统集总不确定性上界的自适应误差估计.提出的控制方法不仅可以实现有限时间误差收敛,而且不需要预知集总不确定性界.仿真结果证明,所提出的控制方法与现有自适应滑模等控制方法相比,在跟踪以及抗干扰能力方面的显著性能.

关键词：机器人执行器;极限学习机;快速非奇异终端滑模;集总不确定性界;李雅普诺夫稳定性

所属期刊栏目：38

分类号：TM921;TP242

资助基金：中车重大专项基金高性能工业机器人控制平台项目K19-C03

在线出版日期：2022-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：349-355,385