【摘 要】
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卧式链传动药仓的转动惯量与阻尼系数会随着药仓转动与药块数量变化而变化,链传动引起的多边形效应会影响运动的定位精度.采用RBF神经网络和自适应方法对重要未知非线性参数
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卧式链传动药仓的转动惯量与阻尼系数会随着药仓转动与药块数量变化而变化,链传动引起的多边形效应会影响运动的定位精度.采用RBF神经网络和自适应方法对重要未知非线性参数进行估计,并选用等效期望轨迹的方式从控制上补偿多边形效应的影响;通过设置合适的神经网络参数与自适应项,估计位置参数的变化趋势;通过引入鲁棒项,保证了滑模控制策略的稳定性.采用合适的Lyapunov方程分析,从理论上证明算法的可行性,能够使系统在有限时间内收敛.通过仿真分析,验证了RBF神经网络与自适应参数具有较强的学习能力,证明了该算法能够保证
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