基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制

• 作者: 李秀智 樊劲辉 贾松敏
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 智能轮椅 自适应控制 径向基函数 稳定性理论
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.140224

摘要

在外界扰动为有界不可测条件下，利用径向基函数（radial basis function ，RBF）神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型，提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法。首先，在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上，设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器；并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论，证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下，该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界；最后，通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验，验证了所提出控制方法的有效性和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀智	北京工业大学电子信息与控制工程学院	34	227	8.0	13.0
2	贾松敏	北京工业大学电子信息与控制工程学院	43	289	10.0	14.0
3	樊劲辉	北京工业大学电子信息与控制工程学院	9	32	4.0	5.0