【摘 要】
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为解决不确定性因素对机器人系统的影响,实现不确定性机器人系统准确跟踪参考输入的能力,研究了自适应模糊控制和组合非线性反馈(CNF)控制相结合的策略。提出了一种基于自适
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,中国科学院大学工程科学学院,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61663030;61663032);江西省自然科学基金(20142BAB207021);江西省研究生教学与改革项目(JXYJG-2017-131);南昌航空大学研究生创新基金(YC2017027;2018YBXG014)
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为解决不确定性因素对机器人系统的影响,实现不确定性机器人系统准确跟踪参考输入的能力,研究了自适应模糊控制和组合非线性反馈(CNF)控制相结合的策略。提出了一种基于自适应模糊补偿的机器人CNF控制器。核心是将系统的不确定性利用自适应模糊控制进行在线逼近,作为CNF控制器的补偿项,充分利用两种控制方法的优势,降低不确定性因素对系统性能的影响。通过反馈线性化技术与Lyapunov理论,证明了闭环系统的收敛性;最终仿真结果证实了此方法的有效性。
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