实现机械臂关节对理想轨迹的高精度快速跟踪对提高工业自动化水平具有重大意义。针对机械臂系统复杂非线性、难以构建其精确模型的特点，本文提出了一种结合混合粒子群算法（NSELPSO）的RBF神经网络（RBFNN）滑模控制器，实现了对系统无模型控制，并且通过NSELPSO算法优化了RBFNN的控制参数，提高了对机械手模型不确定项的逼近能力以及关节轨迹的跟踪速度。在Matlab/Simulink中进行仿真对比实验，结果表明机械臂关节轨迹跟踪精度得到明显提高。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
