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基于RBF逼近不确定项的机械手自适应控制研究
基于RBF逼近不确定项的机械手自适应控制研究
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摘要：
针对机械手控制系统中的不确定因素，提出了RBF神经网络逼近不确定项的自适应控制策略。在逆动力学计算力矩方法的基础上，设计了鲁棒自适应控制器。利用RBF神经网络对模型中的不确定项分块进行逼近，并用Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律，证明了系统的全局稳定性；最后进行了仿真，结果表明该方法能够有效的消除模型不确定性的影响，准确地实现了轨迹跟踪。
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机械手
自适应控制
不确定项
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烟台南山学院学报
主办单位：
烟台南山学院
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季刊
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山东龙口市南山工业园（东海）东海旅游度假
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