| 基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制 |
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| 引用本文： | 樊劲辉,贾松敏,李秀智.基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制[J].华中科技大学学报(自然科学版),2014(2):111-115. |
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| 作者姓名： | 樊劲辉 贾松敏 李秀智 |
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| 作者单位： | 北京工业大学电子信息与控制工程学院;河北科技大学电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61175087,61105033);北京市自然科学基金重点资助项目(KZ201110005004) |
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| 摘 要： | 在外界扰动为有界不可测条件下,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型,提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法.首先,在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上,设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器;并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下,该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界;最后,通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性和稳定性.
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| 关 键 词： | 神经网络 智能轮椅 自适应控制 径向基函数 稳定性理论 |
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