气动人工肌肉是一种具有功率自重比/功率体积比大、响应快的新型气动元件,近年来已引起了人们广泛关注。然而,由于难于实现气动人工肌肉系统的精确控制,从而阻碍了其更加广泛的应用。在气动人工肌肉动态数学模型的基础上,提出采用基于CMAC的气动人工肌肉两层滑模变结构控制方法。CMAC神经网络用于学习气动人工肌肉系统的不确定信息,并作为前馈补偿使跟踪误差快速收敛,通过变结构控制消除网络的学习误差和不可重复随机干扰的影响,确保系统鲁棒性。试验结果表明了该方法的有效性和系统的鲁棒性。
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