發(fā)布時間：2018-05-29 14:24

  本文選題：控制器 + 李雅普諾夫函數(shù)��； 參考：《西北工業(yè)大學學報》2017年01期

【摘要】：自由飄浮空間機器人是一種復雜的非線性系統(tǒng),當考慮各種因素引起的模型不確定性和外部干擾時,傳統(tǒng)控制已不能滿足要求。為此,文章考慮不確定性干擾對系統(tǒng)的影響,基于神經(jīng)網(wǎng)絡在線建模技術,將系統(tǒng)誤差和誤差變化率作為狀態(tài)量,利用李雅普諾夫方程設計網(wǎng)絡權值變化率,通過訓練權值對不確定部分進行逼近,在此基礎上設計神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制項,用于修正基于名義模型的控制律,補償不確定項造成的控制誤差,并證明了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。7關節(jié)空間機器人的數(shù)值仿真結果表明,文中所設計的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制器,在機械臂末端有干擾和負載的情況下,也能向期望軌跡靠攏,并在一定誤差范圍內(nèi)保持收斂,相比于傳統(tǒng)PID控制器,性能更優(yōu)。
[Abstract]:The free-floating space robot is a complex nonlinear system. The traditional control can not meet the requirements when considering the model uncertainty and external disturbance caused by various factors. Therefore, considering the influence of uncertainty disturbance on the system, based on the on-line modeling technology of neural network, the system error and error change rate are taken as the state variables, and the network weight change rate is designed by using Lyapunov equation. The uncertain parts are approximated by the training weights, and the adaptive control terms based on neural networks are designed, which are used to modify the control law based on the nominal model and compensate the control errors caused by the uncertainties. The numerical simulation results of the stability of the joint space robot show that the adaptive neural network controller designed in this paper can approach the desired trajectory under the condition of interference and load at the end of the manipulator. The performance of the controller is better than that of the traditional PID controller.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航天學院;航天飛行動力學技術國家級重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(11472213)資助
【分類號】：TP242

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本文編號：1951201