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摘要:
针对带有状态和输入约束的机械臂不确定系统模型,提出了基于障碍李雅普诺夫函数的局部加权学习控制方法.将系统控制输入看作扩展状态,从而将该控制问题转化为带有扩展状态约束的不确定非线性系统控制问题.将障碍李雅普诺夫函数引入到反步法,设计局部加权学习控制,保证障碍李雅普诺夫函数指数收敛到零点一个小邻域,进而保证了系统状态、输入约束的满足和跟踪误差的收敛.通过理论分析和仿真实验验证了所设计控制器的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 动态受限机械臂的局部加权学习控制
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 神经网络控制 移动机械臂 障碍函数 局部加权学习 系统约束
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 仿真应用工程
研究方向 页码范围 733-739
页数 7页 分类号 TP241
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.17-0133
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王刚 江苏大学电气信息工程学院 75 534 12.0 19.0
2 孙太任 江苏大学电气信息工程学院 4 29 2.0 4.0
3 丁胜培 1 1 1.0 1.0
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引文网络
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络控制
移动机械臂
障碍函数
局部加权学习
系统约束
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导