典型文献
变负载柔性机械臂复合学习控制
文献摘要：
针对末端负载质量变化的柔性连杆机械臂运动轨迹跟踪控制问题,提出了一种结合径向基神经网络(RBFNN)和干扰观测器(DOB)的复合学习控制方法.利用RBFNN逼近连杆柔性引起的非线性不确定性,构造DOB实时估计包括负载变化、非线性摩擦、RBFNN逼近误差等效应的集中干扰,将两者用于控制器的前馈补偿设计以提升系统跟踪性能,同时设计鲁棒反馈控制律保证系统的稳定性.通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制方法可保证跟踪误差的有界性和闭环系统的稳定性.基于柔性机械臂平台的对比实验结果表明:所提控制方法在不同负载下可以保持跟踪精度在0.5％以内,负载变化引起的误差变化不超过2％;与仅使用神经网络的控制方法相比,跟踪性能提升了24.7％.
文献关键词：
柔性机械臂;轨迹跟踪;神经网络;干扰观测器;复合学习控制
中图分类号：
作者姓名：
曹怀磊;邓文翔;姚建勇
作者机构：
南京理工大学机械工程学院,210094,南京
文献出处：
引用格式：
[1]曹怀磊;邓文翔;姚建勇-.变负载柔性机械臂复合学习控制)[J].西安交通大学学报,2022(01):61-69
A类：
复合学习控制
B类：
变负载,柔性机械臂,负载质量,质量变化,连杆,运动轨迹跟踪,轨迹跟踪控制,控制问题,径向基神经网络,RBFNN,干扰观测器,DOB,逼近,实时估计,负载变化,非线性摩擦,前馈补偿,提升系统,跟踪性能,反馈控制,控制律,保证系统,Lyapunov,稳定性理论,跟踪误差,有界性,闭环系统,不同负载,跟踪精度,误差变化,性能提升
AB值：
0.344292
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