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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