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摘要:
针对机械臂在实际应用中无法建立完全精确的动力学模型以及机械臂在工作环境中普遍受到各种未知外部扰动的问题,提出了一种基于扰动观测器的机械臂神经网络滑模控制方法.利用神经网络逼近建模不确定项,使用扰动观测器来消除外界扰动中的可观测部分,不可观测部分及系统建模不确定部分采用滑模控制器进行补偿.利用Lyapunov方法分析了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所提方法可以克服系统的不确定性及外部扰动,实现期望轨迹的快速跟踪.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于扰动观测器的机械臂神经网络滑模控制
来源期刊 控制工程 学科
关键词 机械臂 扰动观测器 神经网络 滑模控制
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 工业过程及控制系统
研究方向 页码范围 1540-1546
页数 7页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.20200015
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神经网络
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