10.3969/j.issn.1009-0134.2018.06.009
模块化机器人神经网络补偿计算力矩控制研究
为了解决模块化机器人由于构型可变等特点导致参数不确定与非参数不确定性增大引起轨迹跟踪不理想的问题,设计神经网络补偿计算力矩复合控制器.考虑机器人参数不确定与摩擦、干扰等非参数不确定性,将动力学模型分为理想部分和不确定部分,用计算力矩法实现理想模型控制,用BRF神经网络补偿不确定部分.利用Lyapunov理论证明控制器稳定性并采用自适应算法实现神经网络权值在线自调整.最后,仿真发现使用该控制器取得良好的轨迹跟踪效果.
模块化机器人、非参数不确定性、计算力矩、神经网络补偿、自适应算法
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TP241.2(自动化技术及设备)
江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA460007
2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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