典型文献
采用神经网络的工业机器人双臂鲁棒控制方法
文献摘要：
为了克服摩擦、干扰以及模型误差等不确定性因素对工业机器人双臂的影响,利用神经网络设计了反步鲁棒控制律.首先建立了工业机器人双臂协同控制模型,然后利用神经网络估计出干扰,并通过不确定性补偿设计出了反步鲁棒控制律,最终实现了对工业机器人双臂空间运动的精确控制.对比仿真得到的结果表明,所设计的反步鲁棒控制律对工业机器人双臂具有更高的控制精度,空间运动指令跟踪的最大误差仅为0.2 cm,不确定性估计的最大误差仅为0.2 N·m.测试实验验证了所设计的反步鲁棒控制律具有更优的工程实用性,空间定位的平均误差为0.18 cm,最大误差仅为0.24 cm,有效降低了各种干扰因素对工业机器人双臂控制精度的影响.
文献关键词：
机器人双臂;不确定性;空间运动;神经网络;反步鲁棒控制律
中图分类号：
作者姓名：
楚雪平;王晓玲
作者机构：
河南职业技术学院智能制造学院,郑州450046;河南科技大学图书馆,洛阳471023
文献出处：
引用格式：
[1]楚雪平;王晓玲-.采用神经网络的工业机器人双臂鲁棒控制方法)[J].现代制造工程,2022(11):41-47
A类：
反步鲁棒控制,反步鲁棒控制律
B类：
工业机器人,机器人双臂,模型误差,不确定性因素,网络设计,双臂协同,协同控制,控制模型,空间运动,精确控制,真得,控制精度,最大误差,不确定性估计,测试实验,空间定位,平均误差,干扰因素
AB值：
0.155247
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