【摘 要】
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针对自由漂浮空间机械臂精确数学模型难以获得,外界干扰及载荷变化也会造成动力学模型的参数变化这一问题,提出一种不依赖模型的神经网络自适应鲁棒控制方法.针对自由漂浮空
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772247);浙江省自然科学基金资助项目(LY18F030001);丽水市科技计划资助项目(2015RC04,2015KCPT03)
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针对自由漂浮空间机械臂精确数学模型难以获得,外界干扰及载荷变化也会造成动力学模型的参数变化这一问题,提出一种不依赖模型的神经网络自适应鲁棒控制方法.针对自由漂浮空间机械臂精确模型的动力学模型,设计线性PID控制器,该控制器能够实现控制系统稳定性.然而实际工程中,空间机械臂数学模型难以精确获得,利用神经网络控制器来补偿机械臂动力学模型,设计网络权值的自适应学习律实现在线实时调整,避免对数学模型的依赖.设计自适应鲁棒控制器来抑制外界扰动和补偿逼近误差,提高系统鲁棒性和控制精度.基于Lyapunov理论,证明了
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