原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
针对可重构机械臂动力学中存在的模型参数摄动和外界扰动,本文阐述了一种基于速度观测模型的模糊RBF神经网络补偿控制算法.利用Lyapunov函数给出了网络的权值、隶属度函数中心和宽度倒数的在线更新律,并证明了所提出的观测模型及其补偿控制算法的最终一致有界性.最后以RRP(revolute-revolute-prismatic)构形的可重构机械臂为例,通过仿真研究了算法对轨迹跟踪问题的有效性,同时与基于速度观测模型的RBF神经网络补偿控制进行了仿真对比及分析,给出了神经网络和模糊神经网络在可重构机械臂轨迹控制应用中各自的优缺点.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于速度观测模型的可重构机械臂补偿控制
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 速度观测模型 模糊神经网络 RBF神经网络 补偿控制 可重构机械臂
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 891-897
页数 7页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李元春 吉林大学通信工程学院 32 225 9.0 12.0
2 李英 吉林大学通信工程学院 13 64 6.0 8.0
3 朱明超 吉林大学通信工程学院 6 50 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
速度观测模型
模糊神经网络
RBF神经网络
补偿控制
可重构机械臂
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导