【摘 要】
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针对不确定柔性关节机械手的跟踪控制问题,设计了一种自适应神经网络有限时间命令滤波反步控制器.该控制器在经典反步控制技术的基础上,采用有限时间命令滤波器克服了传统反
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603204,61973179),山东省优秀青年基金(ZR2018JL020),山东省高等学校青创科技计划(2019 KJN033)。
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针对不确定柔性关节机械手的跟踪控制问题,设计了一种自适应神经网络有限时间命令滤波反步控制器.该控制器在经典反步控制技术的基础上,采用有限时间命令滤波器克服了传统反步法在计算虚拟信号导数时存在的复杂计算问题,并进一步设计了误差补偿机制,有效地补偿了命令滤波器造成的滤波误差.利用神经网络对系统模型中的不确定动态进行逼近,最终通过李雅普诺夫方法证明了所提出的控制方法能保证关节位置跟踪误差在有限时间内收敛到期望的邻域内,且闭环系统内的信号都在有限时间内有界.通过数值模拟验证了该方法的有效性.
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