漂浮基空间机器人的径向基神经网络鲁棒自适应控制

摘要：

针对一类同时具有参数及非参数不确定性的自由漂浮空间机器人系统的轨迹跟踪问题,采用了一种RBF神经网络的自适应鲁棒补偿控制策略.对于系统的参数不确定性,通过对径向基神经网络来自适应学习并补偿,逼近误差通过滑模控制器消除,神经网络权重的自适应修正规则基于Lyapunov函数方法得到;而非参数不确定通过鲁棒控制器来实时自适应估计,且未知上界不需要先验的知识.该方法从整个闭环系统的稳定性出发设计的神经网络动态补偿的鲁棒控制器,并通过引入PD反馈来便于工程应用,这种鲁棒的神经网络控制器,可以有效提高收敛速度并保证其控制精度.试验结果进一步证明了这种自适应神经网络控制算法的有效性.

关键词：神经网络、鲁棒控制、空间机器人、自适应控制

所属期刊栏目：6

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：中国航天科技集团创新基金资助项目CAST09C01

在线出版日期：2011-08-16（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：114-118