【摘 要】
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针对基于视觉的机器人伺服过程中,控制系统的精度和稳定性容易受到环境噪声、设备性能等因素影响,导致收敛指标不理想的问题,提出一种基于无穷范数优化任务序列(INOTS:Infini
【机 构】
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华南理工大学广州学院电气工程学院,华南理工大学机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(2018YFB1700500),广东省科技计划基金资助项目(2017B090914002)
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针对基于视觉的机器人伺服过程中,控制系统的精度和稳定性容易受到环境噪声、设备性能等因素影响,导致收敛指标不理想的问题,提出一种基于无穷范数优化任务序列(INOTS:Infinite Norm Optimization Task Sequence)的自适应增益算法,通过将实时全局任务细化为不同子任务,根据不同时刻子任务的特点自动配置增益。仿真结果表明,相比于固定增益及传统自适应增益调节算法,该增益算法可有效提高系统响应速度,增强控制系统的抗干扰能力,提高系统稳定性。
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