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基于神经网络柔性关节机械臂反演滑模控制

发布时间:2018-04-16 22:23

  本文选题:柔性关节机械臂 + 反演法 ; 参考:《控制工程》2017年11期


【摘要】:针对模型不确定的柔性关节机械臂系统,提出一种基于神经网络的反演滑模控制方法。与传统刚性机械臂相比,考虑柔性关节机械臂数学模型能更好的实现高精度控制性能。将反演法与滑模控制相结合,将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,设计虚拟控制量,并在第一个子系统中引入积分滑模面来改善系统的控制性能。其中,通过sigmoid神经网络实现对未知函数和虚拟控制量导数的逼近来简化控制器的设计。仿真结果证明该方法具有良好的跟踪性能,柔性关节机械臂系统的输出能实现稳定跟踪。
[Abstract]:An inverse sliding mode control method based on neural network is proposed for flexible manipulator with uncertain model.Compared with traditional rigid manipulator, considering the mathematical model of flexible manipulator can achieve high precision control performance.By combining the inversion method with sliding mode control, the complex nonlinear system is decomposed into subsystems with no more than the order of the system. The virtual control quantity is designed, and the integral sliding mode surface is introduced into the first subsystem to improve the control performance of the system.The sigmoid neural network is used to approximate the unknown function and the derivative of the virtual control quantity to simplify the design of the controller.The simulation results show that the method has good tracking performance and the output of flexible manipulator system can achieve stable tracking.
【作者单位】: 浙江大学电气工程学院;浙江工业大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61403343) 浙江省自然科学基金(Y17F030063) 中国博士后科学基金(2015M580521)
【分类号】:TP241

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