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| 改进神经网络自适应滑模控制的机器人轨迹跟踪控制 | |
| 作者姓名： | 付涛 王大镇 弓清忠 祁丽 |
| 作者单位： | 集美大学机械与能源工程学院 |
| 基金项目： | 福建省高校产学研重大科技计划资助项目(2012H6016);福建省自然科学基金资助项目(2011J01321). |
| 摘 要： | 为了提高机器人轨迹跟踪控制性能,在神经网络滑模控制方法的基础上,提出了一种改进型神经网络自适应滑模控制方法.该方法将神经网络作为控制器,利用其非线性映射能力来逼近各种未知非线性,同时通过在控制律中加入鲁棒项来消除逼近误差.考虑到隐含层单元数和网络结构参数对神经网络映射有效性的影响,将降低抖振作为优化目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行优化.最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并与其他控制方法进行了对比分析.仿真结果表明,基于该方法所设计的控制系统具有良好的鲁棒性和控制精确度,同时有效地削弱了抖振. |
| 关 键 词： | 神经网络 机器人 轨迹跟踪 滑模控制 粒子群优化算法 |
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