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针对不确定性机器人的轨迹跟踪控制问题，提出了一种神经网络前馈补偿加变结构的混合控制器。通过引入广义误盖的立方项补偿以提高系统的动态性能，不但保证了全局的渐近稳定，而且加快了误差的收敛速度。对闭环系统稳定性进行了证明。以二自由度刚性机器人为例进行了仿真研究，结果证明了该方案的有效性。
改进的机器人神经网络变结构混合控制
【摘 要】
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针对不确定性机器人的轨迹跟踪控制问题，提出了一种神经网络前馈补偿加变结构的混合控制器。通过引入广义误盖的立方项补偿以提高系统的动态性能，不但保证了全局的渐近稳定，而且
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,邢台职业技术学院电子系
【出 处】
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系统工程与电子技术
【发表日期】
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2006年3期
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