| 基于计算力矩结构的并联机器人层叠小脑模型补偿控制研究 |
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| 引用本文： | 李世敬,王解法,冯祖仁. 基于计算力矩结构的并联机器人层叠小脑模型补偿控制研究[J]. 西安交通大学学报, 2003, 37(6): 569-572 |
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| 作者姓名： | 李世敬 王解法 冯祖仁 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 摘 要： | 提出了一种新的不确定机器人跟踪控制策略．在计算力矩结构的基础上引入一个层叠小脑模型(CMAC)补偿控制项，利用层叠结构CMAC分层学习的特性调整网络泛化和逼近能力，并从理论上分析了网络的收敛性．为了确保系统误差一致最终有界收敛，分别设计了粗／细子网的权值更新律．最后，在网络学习稳定的基础上，采用自适应鲁棒项抵消网络最终学习误差．与传统计算力矩法相比，在不要求加速度测量和惯性矩阵求逆的情况下，算法给出清晰的跟踪误差收敛域．基于6自由度并联机器人的仿真实例验证了算法的有效性．
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| 关 键 词： | 计算力矩 层叠小脑模型 一致最终有界 并联机器人 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)06-0569-04 |
| 修稿时间： | 2002-09-04 |
Study on Cascaded Cerebellar Model Articulation Controller Compensated Control of Parallel Manipulator Based on Computed Torque Structure |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | computed torque cascaded cerebellal model articulation controller uniformly ultimately bounded parallel manipulator |
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