基于模糊RBF神经网络动态摩擦分块补偿的机器人数字鲁棒滑模控制算法

• 作者: 徐超 李敏 王家序 肖科 黄超
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 模糊RBF神经网络 摩擦补偿 LuGre摩擦模型 不确定性 机器人数字控制
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 2792-2796
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.23.005

摘要

结合非线性、强耦合的机器人动力学模型,提出了采用3个模糊RBF神经网络对机器人中的不确定项——LuGre动态摩擦进行分块补偿的机器人数字鲁棒滑模控制算法,在线自适应训练非线性动态摩擦项的参数,并分析了该算法的Lyapunov稳定性.通过在二自由度机器人上的仿真,证明了该算法具有高精度、高可靠性、高品质、稳定、强鲁棒性等特点.同时发现了该机器人的摩擦模型中存在类菱形吸引子等非线性动力学现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王家序	重庆大学机械传动国家重点实验室	173	2213	25.0	36.0
2	肖科	重庆大学机械传动国家重点实验室	70	568	15.0	19.0
3	李敏	重庆大学机械传动国家重点实验室	55	316	9.0	15.0
4	黄超	重庆大学机械传动国家重点实验室	14	146	6.0	12.0
5	徐超	重庆大学机械传动国家重点实验室	6	19	2.0	4.0