【摘 要】
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针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络（RBFNN）和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法;利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和
【机 构】
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河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,武汉理工大学信息工程学院
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针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络（RBFNN）和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法;利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性;利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比FFNN控制器,提出的控制器的跟踪误差改进了3-7倍,稳态误差改进了100-1000倍.
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