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针对机器人控制中存在参数不确定性以及外界未知干扰的情况,采用自适应算法的神经网络补偿不确定性.神经网络只能近似对象的不确定性,因此采用滑动模控制补偿神经网络和对象不确定性之间的误差.最后给出了对两连杆刚性机器人的仿真结果,验证了控制效果.
基于自适应神经网络补偿的机器人鲁棒滑模控制器设计
【摘 要】
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针对机器人控制中存在参数不确定性以及外界未知干扰的情况,采用自适应算法的神经网络补偿不确定性.神经网络只能近似对象的不确定性,因此采用滑动模控制补偿神经网络和对象
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,秦皇岛烟草机械有限责任公司,北京机械工业学院
【出 处】
：
制造业自动化
【发表日期】
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2005年3期
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