基于自组织神经网络的机械臂全局滑模控制

• 作者: 穆效江
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 全局滑模控制 神经网络 建模误差 抖振 滑模面
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 2122-2124,2128
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对滑模控制具有抖振的缺点,提出了一种基于自组织神经网络的全局滑模控制方法；该方法首先设计了一种全局滑模面,使系统的轨迹一开始就在滑模面上,消除了传统滑模控制的趋近阶段,使系统从初始状态到平衡点的全过程都具有鲁棒性;其次,针对全局滑模变结构控制器系统存在抖振的缺点,利用自组织神经网络的在线学习,自适应地补偿建模误差和外界干扰,削弱了滑模控制的抖振;自组织神经网络能够根据控制目标自适应调节其结构和参数,提高了系统的控制精度;将该方法应用到机械臂控制中,仿真结果表明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆效江		4	21	3.0	4.0