基于模糊补偿的多关节机器人自适应神经滑模控制

作者：冯钧; 孔建寿; 王刚

来源：模糊系统与数学, 2021, 35(05): 65-75.

• 模糊补偿
• 自适应神经滑模控制
• 多关节机器人
• Lyapunov稳定

为解决具有强耦合性和高度非线性的多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种切换项增益自调整的自适应模糊神经滑模控制策略(adaptive fuzzy neural sliding mode control strategy)。首先通过Lagrange法建立动力学模型,其次通过引入模糊径向基神经网络(RBF),设计神经滑模控制器,实现对滑模控制等效部分的非线性逼近。同时设计切换部分增益的模糊调整规则,进行自适应调整以更好地补偿不确定项,有效消除外部干扰逼近误差对系统的不利影响,通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性。仿真结果验证了该控制策略可进一步削弱抖振,加快响应速度,提高跟踪精度,并在主从式上肢外骨骼康复机器人真实实验中得到了有效应用。

• 单位
  自动化学院; 南京理工大学泰州科技学院; 南京理工大学