机器人鲁棒神经网络控制与仿真

• 作者: 倪元华
• 来源期刊: 计算机与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 神经网络 鲁棒控制 仿真
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TP242

摘要

对于具有外界扰动和参数不确定性的机器人关节角轨迹跟踪问题,本文给出一个新的鲁棒神经网络控制算法。受Bayard(1988)和Sun(2001)工作的启发,用一个FLNN神经网络去学习一个已知的函数,同时,为了解决因神经网络隐层神经元输出持续激励(PE)性质的丢失而可能造成的参数飘移问题,与大量在文献中使用的神经网络权重调节法则σ-修正方法不同,本文给出了一个新的调节法则。基于此权重调节法则的鲁棒神经网络控制器既可保证网络权重有界从而克服了参数飘移问题,又能得到系统跟踪误差渐近收敛到零。数值试验表明,所提算法可行有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪元华	曲阜师范大学数学科学学院	5	51	1.0	5.0