机械臂神经网络非奇异快速终端滑模控制

• 作者: 刘海亭 吴爱国 董娜
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂 轨迹跟踪 终端滑模 神经网络 有限时间收敛
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 395-404,240
• 页数: 11页
• 分类号: TP241|TP273
• 字数: 7633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.02.051

摘要

针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的非奇异快速终端滑模(NFTSM)自适应轨迹跟踪控制方法.首先,该方法采用非奇异快速终端滑模超曲面,切换控制项引入连续终端吸引子,使得系统能在有限的时间内收敛到平衡点.其次,采用RBFNN逼近系统未知非线性动力学,并结合逼近误差的自适应补偿机制,实现无模型控制.利用Lyapunov理论证明闭环系统的全局渐进稳定性和有限时间收敛性.最后,将该控制方法应用于Denso串联机械臂进行实验验证,并分析系统传输延时对实验结果的影响,提出解决方法.仿真和实验结果表明,该控制方法能有效地提高系统收敛速度和跟踪精度,增强对外部扰动的鲁棒性,削弱系统抖振.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴爱国	天津大学电气自动化与信息工程学院	126	1771	21.0	37.0
2	董娜	天津大学电气自动化与信息工程学院	28	81	6.0	8.0
3	刘海亭	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	9	1.0	1.0