机械手臂基于神经网络动态补偿的自适应控制

• 作者: 关新平 唐英干 段广仁
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机械手臂 神经网络 自适应控制
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TP271
• 字数: 2406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2003.01.023

摘要

研究了模型具有不确定性的机械手臂的跟踪控制问题.由于模型不确定性的存在,基于精确模型设计的控制律很难达到理想的控制效果.针对这种情况,在基于标称模型设计的控制律的基础上,采用神经网络来补偿模型的不确定性,由于神经网络存在逼近误差,因此在控制器设计时,引入了H∞鲁棒项,使得网络逼近误差达到指定的削弱水平并且跟踪误差渐近收敛到零,仿真结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关新平	燕山大学电气工程学院	166	2413	25.0	41.0
2	段广仁	哈尔滨工业大学控制工程系	200	1617	20.0	28.0
3	唐英干	燕山大学电气工程学院	27	692	13.0	26.0