基于模糊滑模方法的不确定机器人神经网络控制

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针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出了基于模糊滑模方法下的神经网络自适应控制。其中RBF神经网络集中补偿系统的不确定性,利用带边界层滑模变结构方法消除了神经网络的逼近误差。并通过模糊方法动态确定边界层宽度,很好的解决了滑模控制中的抖振现象。仿真实例表明,该控制律能保证误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。
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