基于RBF神经网络的机器人滑模控制

摘要：

针对不确定机器人系统,把模型分为名义模型和不确定部分两部分,对名义模型可以简化为等效线性系统的标准形式,然后通过极点配置对名义模型进行反馈镇定.针对集中不确定部分,采用径向基神经网络对其进行上界估计,在已估得上界的情况下设计滑模补偿控制器,保证系统的全局稳定,并且利用鲁棒控制项集中补偿有效消除了网络逼近误差,采用饱和函数代替滑模控制中的符号函数,在保证控制效果的前提下有效地消除了控制器抖震现象,利用李亚普诺夫定理证明了控制系统全局稳定.跟踪误差渐近收敛于零仿真试验结果表明了所提出的控制算法的有效性.

关键词：径向基神经网络、机器人、滑模控制、饱和函数

所属期刊栏目：25

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：河北省科技研究与发展计划资助项目;基金申请人:王洪瑞;项目名称:六自由度并联机器人系统的开发及在保健机器马中的应用;基金颁发部门:河北省科技厅07212106D

在线出版日期：2009-07-10（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：35-36,70