基于模型分块逼近的三关节机器人鲁棒滑模控制

• 作者: 钟斌 马莉丽
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三关节机器人 模型分块逼近 关节控制 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 437-442
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.2
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2016.04.011

摘要

三关节机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定因素均会造成其动力学模型不确定，导致机器人关节位置镇定或轨迹跟踪控制器的设计具有一定的难度。为此，设计三个RBF（Radical Basis Function）神经网络分别对机器人不确定模型中的三个不确定项进行分块逼近，得到三个不确定项的估计信息，从而得出机器人估计模型，神经网络的权值采用适应算法。针对机器人估计模型设计鲁棒滑模控制律，其中鲁棒项用于克服神经网络建模误差。通过定义 Lya-punov函数，证明了控制系统是稳定的。实验结果也表明了三关节均约在1 s时达到期望位置或跟踪期望轨迹，位置镇定误差或轨迹跟踪误差也快速、稳定地趋于零。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟斌	中国人民武装警察部队工程大学装备工程学院	9	30	3.0	5.0
2	马莉丽	中国人民武装警察部队工程大学装备工程学院	4	7	2.0	2.0