基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模变结构多自由度机械臂精确跟踪控制研究

作者：马瑞梓^*; 张艺婕

来源：系统科学与数学, 2023, 43(01): 1-14.

• 机械手臂
• 滑模变结构
• RBF神经网络
• 鲁棒因子
• 跟踪控制

针对具有时变干扰的不确定多自由度机械臂,文章设计了基于RBF神经网络的含有鲁棒因子的滑模变结构高精度跟踪控制方法.针对时变干扰,设计鲁棒因子,将其嵌入滑模变结构控制器,克服了时变干扰对系统跟踪性能的影响.将RBF神经网络控制算法结合鲁棒因子滑模变结构控制,估计多自由度机械手臂系统的不确定因素.采用Lyapunov函数方法,证明了系统的稳定性.对比分析了计算力矩法滑模变结构控制方法,仿真结果证明,基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模控制,针对具有时变干扰的含有不确定因素的多自由度机械手臂系统,具有较为精确的跟踪性能.

• 单位
  机电工程学院; 中国计量大学