基于自适应神经网络控制的机械臂运动轨迹跟踪误差研究

• 作者: 方宗德 郑华辉
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应神经网络 机械臂 李雅普诺夫函数 跟踪误差 仿真
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术
• 页码范围: 139-141,145
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|TP242
• 字数: 3183字
• 语种: 中文

摘要

针对机械臂受到外界干扰时运动不稳定、轨迹跟踪误差较大等问题,提出了自适应神经网络控制方法.给出了机械臂动力学方程式,利用正反馈神经网络研究机器臂的动力学特性.设计了自适应神经网络控制系统,通过李雅普诺夫函数证明了该闭环系统的稳定性和收敛性.建立了机械臂模型简图,采用Matlab/Simulink软件对机械臂动力学参数进行仿真.同时,与PID控制系统仿真结果进行对比和分析.仿真结果显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰情况下,采用自适应神经网络控制运动轨迹跟踪误差较小,输入转矩波动较小.机械臂采用自适应神经网络控制方法,可以提高运动轨迹的控制精度,削弱了机械臂运动的抖动现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方宗德	西北工业大学机电学院	401	5245	35.0	47.0
2	郑华辉	延安职业技术学院机电工程系	11	22	3.0	4.0