【摘 要】
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针对机器人的位置轨迹跟踪问题,提出一种基于切换增益调节的神经网络滑模控制方法。首先设计基于机器人位置的滑模控制器模块,然后通过神经网络来调节滑模控制器中的切换增益
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973257,61875166),四川省杰出青年科技基金项目(2017JQ0022)
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针对机器人的位置轨迹跟踪问题,提出一种基于切换增益调节的神经网络滑模控制方法。首先设计基于机器人位置的滑模控制器模块,然后通过神经网络来调节滑模控制器中的切换增益,使得切换增益能随着外界干扰作用等不确定项的改变而改变,从而能实时地估计切换增益,解决传统滑模控制中的抖振问题,最后,以双臂机器人为对象,采用MATLAB仿真软件对该控制算法进行了验证。结果表明,与传统的滑模控制相比较,该方法能使机器人更好地跟踪期望的位置轨迹,并有效地减轻了抖振。
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