【摘 要】
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在神经网络在线学习控制中,实时性和控制精度是非常重要的两大指标.提出的一类具有多维存储结构的CMAC网络,提高了网络的泛化能力和学习速度.利用这一网络,针对不确定性机器
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院自动化工程研究中心
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在神经网络在线学习控制中,实时性和控制精度是非常重要的两大指标.提出的一类具有多维存储结构的CMAC网络,提高了网络的泛化能力和学习速度.利用这一网络,针对不确定性机器人系统,考虑其标称模型,提出了一种新的实时智能补偿控制策略,并利用Lyapunov方法得出了系统全局渐近稳定的充分条件和网络学习律.在该控制策略中,系统的控制输入由两部分组成:基于标称模型的计算力矩及补偿输入,其中补偿输入为系统标称惯性矩阵与神经网络输出的乘积.最后给出了仿真实例来说明该控制策略的有效性.
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