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基于RBF网络的机械人鲁棒自适应控制与仿真分析
Robust Adaptive Control and Simulation Analysis of Robot with RBF

作  者: ; ;

机构地区: 北京科技大学计算机与通信工程学院

出  处: 《系统仿真学报》 2009年第4期1111-1113,1117,共4页

摘  要: 针对电机驱动机器人模型,设计了一种鲁棒自适应控制器。首先用动态RBF神经网络逼近机器人动态模型,然后设计了一个带积分器的滤波器,由滤波器系统推导出所需的理想输入电流,再以理想输入电流为目标设计电机控制器并得到最终控制律。基于Lyapunov稳定理论分析了鲁棒自适应控制器的稳定性,给出了稳定性充分条件。实例仿真结果表明,合理的选择控制器参数可使系统具有良好的动态特性和鲁棒稳定性。 A robust adaptive controller was proposed for electricall-driven robot. Robot model was transformed into dynamic RBF model, and then a filter with integrator was designed to derive the ideal input current law. After that a motor controller was designed to track the ideal input current. Based on the theory of Lyapunov stability, the stability of robust adaptive controller was given with a sufficient condition.. The simulation results show that high dynamic characteristic and more robust stability are obtained by a reasonable choice of controller parameters.

关 键 词: 鲁棒自适应控制 机器人系统 方法 不确定非线性系统 仿真分析

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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