【摘 要】
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针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制。通过神经网络在线建模来逼近系统
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,徐州师范大学机电工程学院,北京航空航天大学仪器与光电工程学院
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针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制。通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子＂.＂来直接辨识的各部分系统参数。该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量。基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定。仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时
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