基于视觉反馈的机器人全调节RBF神经网络自适应反演控制

• 作者: 吴忠强 张晓霞
• 来源期刊: 机械设计
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 视觉反馈 全调节RBF神经网络 自适应控制 反演
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TP241
• 字数: 3664字
• 语种: 中文

摘要

针对具有参数不确定刚性机器人系统的跟踪控制问题,提出了一种基于视觉反馈和全调节RBF神经网络的自适应反演控制器设计方法.根据安装在末端执行器的CCD摄像机提取的特征点确定期望位置,利用与一般设计不同的全调节RBF神经网络逼近系统的不确定项及外界干扰.在调节RBF神经网络权值的同时调节中心点值和影响范围,使得全调节RBF神经网络具有了更强的在线逼近能力.应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统的所有信号均有界,控制器可以保证机械臂的运动按指数收敛到期望位置.仿真结果验证了所提控制器的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴忠强	燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室	150	915	16.0	22.0
2	张晓霞	燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室	2	10	2.0	2.0