| 基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模变结构多自由度机械臂精确跟踪控制研究 |
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| 引用本文： | 马瑞梓,张艺婕.基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模变结构多自由度机械臂精确跟踪控制研究[J].系统科学与数学,2023(1):1-14. |
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| 作者姓名： | 马瑞梓 张艺婕 |
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| 作者单位： | 1. 中国计量大学机电工程学院;2. 浙江省智能制造质量大数据溯源与应用重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62003320)；;浙江省自然科学基金(LY22F030012)； |
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| 摘 要： | 针对具有时变干扰的不确定多自由度机械臂,文章设计了基于RBF神经网络的含有鲁棒因子的滑模变结构高精度跟踪控制方法.针对时变干扰,设计鲁棒因子,将其嵌入滑模变结构控制器,克服了时变干扰对系统跟踪性能的影响.将RBF神经网络控制算法结合鲁棒因子滑模变结构控制,估计多自由度机械手臂系统的不确定因素.采用Lyapunov函数方法,证明了系统的稳定性.对比分析了计算力矩法滑模变结构控制方法,仿真结果证明,基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模控制,针对具有时变干扰的含有不确定因素的多自由度机械手臂系统,具有较为精确的跟踪性能.
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| 关 键 词： | 机械手臂 滑模变结构 RBF神经网络 鲁棒因子 跟踪控制 |
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