基于速度观测模型的可重构机械臂补偿控制
李英
朱明超
李元春
1.吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,1300222.吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,1300223.吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,130022
摘要：针对可重构机械臂动力学中存在的模型参数摄动和外界扰动,本文阐述了一种基于速度观测模型的模糊RBF神经网络补偿控制算法.利用Lyapunov函数给出了网络的权值、隶属度函数中心和宽度倒数的在线更新律,并证明了所提出的观测模型及其补偿控制算法的最终一致有界性.最后以RRP(revolute-revolute-prismatic)构形的可重构机械臂为例,通过仿真研究了算法对轨迹跟踪问题的有效性,同时与基于速度观测模型的RBF神经网络补偿控制进行了仿真对比及分析,给出了神经网络和模糊神经网络在可重构机械臂轨迹控制应用中各自的优缺点.
关键词：速度观测模型模糊神经网络RBF神经网络补偿控制可重构机械臂
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60674091)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 891-897 )
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