基于RBF神经网络的机器人滑模控制

• 作者: 冯玉东 刘秀玲 王洪瑞
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 径向基神经网络 机器人 滑模控制 饱和函数
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 35-36,70
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.16.016

摘要

针对不确定机器人系统,把模型分为名义模型和不确定部分两部分,对名义模型可以简化为等效线性系统的标准形式,然后通过极点配置对名义模型进行反馈镇定.针对集中不确定部分,采用径向基神经网络对其进行上界估计,在已估得上界的情况下设计滑模补偿控制器,保证系统的全局稳定,并且利用鲁棒控制项集中补偿有效消除了网络逼近误差,采用饱和函数代替滑模控制中的符号函数,在保证控制效果的前提下有效地消除了控制器抖震现象,利用李亚普诺夫定理证明了控制系统全局稳定.跟踪误差渐近收敛于零仿真试验结果表明了所提出的控制算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘秀玲		54	258	8.0	13.0
2	王洪瑞	燕山大学西校区电院工业计算机控制工程河北省重点实验室	66	695	15.0	24.0
3	冯玉东	燕山大学西校区电院工业计算机控制工程河北省重点实验室	1	5	1.0	1.0