10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.043
基于IT2SFNN的多关节机械手自适应反演控制
考虑到机械手作业过程中的时变性和不确定性,针对多关节机械手模型模糊、干扰未知的问题,提出了一种基于区间二型顺序模糊神经网络(IT2SFNN)的自适应反演控制方法.在所提方案中,利用IT2SFNN对机械手模型的未知项进行估计,以降低建模误差对控制精度的影响;基于反演控制的方法对控制器进行设计,并针对神经网络的逼近误差和外部不确定干扰,设计了鲁棒补偿项;最后基于李雅普诺夫稳定性理论对系统稳定性进行证明,并通过对两关节机械手进行仿真分析,证实所提控制方案能够在保证控制精度的同时快速追踪到期望信号,且在受到干扰时具有较强的鲁棒性.
机械手、区间二型顺序模糊神经网络、反演控制、李雅普诺夫稳定性、鲁棒性
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TP241(自动化技术及设备)
2022-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1848-1852,1867