基于模糊CMAC的三连杆机械臂的最优控制器

• 作者: 吕雁 唐润宏 陈文楷
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 模糊CMAC神经网络 H-J-B最优化 神经网络自适应算法 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 数控技术
• 页码范围: 98-99,102
• 页数: 3页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.11.033

摘要

研究了将模糊CMAC神经网络和最优控制方法Hkamilton-Jacobi-Bellman(H-J-B)相结合来实现三连杆机械臂的最优控制策略.介绍了模糊CMAC神经网络的基本结构,基于二次最优控制信号的模糊CMAC控制器设计,推导了基于Lyapunov稳定性分析理论的神经网络自适应学习算法,并通过一个鲁棒化向量来克服系统模型中不确定项的影响,保证系统的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕雁	北京工业大学电子信息与控制工程学院	4	3	1.0	1.0
2	陈文楷	北京工业大学电子信息与控制工程学院	42	287	10.0	14.0
3	唐润宏	北京工业大学电子信息与控制工程学院	7	23	2.0	4.0