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基于模糊变结构的机器人自适应神经网络控制

Adaptive Neural Robust Controller Of Robot Manipulators Using Fuzzy Variable Structure

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【作者】 陈卫东唐得志王洪瑞

【Author】 CHEN Wei-Dong TANG De-Zhi WANG Hong-Rui (Department of Electronic Engineering,Yanshan Univertsity,Qinhuangdao,066004,China)

【机构】 燕山大学电气工程学院

【摘要】 针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出了基于模糊变结构方法下的神经网络自适应控制.该控制方案通过利用RBF自适应神经网络补偿系统的不确定性,同时采用一种低抖振的模糊变结构控制器消除了神经网络的逼近误差,从而有效的克服了系统不确定性的影响,保证机器人系统的输出跟踪误差渐近收敛于零。仿真实例证实了理论分析结果的正确性。

【Abstract】 An adaptive neural robust controller based on fuzzy variable structure is presented for trajectory of uncertain robot manipulators.An RBF neural network is used to compensate the plant uncertainties in this control scheme,in addition,fuzzy sliding-mode control action is included to eliminate the effect of approximation error via neural network approximation.It is shown that the proposed control scheme can effectively eliminate the effects of system uncertainties,and guarantees the asymptotic convergence of tracking error.Simulation results prove the validity of theoretic analysis results.

【基金】 河北省教委科技攻关资助项目(项目号:A393)
  • 【会议录名称】 ’2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集
  • 【会议名称】’2003系统仿真技术及其应用学术交流会
  • 【会议时间】2003-07-01
  • 【会议地点】中国安徽合肥
  • 【分类号】TP242
  • 【主办单位】中国自动化学会系统仿真专业委员会、中国系统仿真学会仿真计算机与软件专业委员会
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