【摘 要】
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该文根据Lyapunov稳定性理论,建立了机器人机械手的动力学模型,设计了控制器并分析了其稳定性。采用S-函数和M文件实现被控对象模型的描述和设计。通过Simulink程序的调用,完
【机 构】
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甘肃省工业和信息化厅信息中心,甘肃省知识产权事务中心
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该文根据Lyapunov稳定性理论,建立了机器人机械手的动力学模型,设计了控制器并分析了其稳定性。采用S-函数和M文件实现被控对象模型的描述和设计。通过Simulink程序的调用,完成相应控制器的仿真过程。综合利用不同的控制方法分别对单臂和双臂机械手控制器进行设计和仿真。仿真结果表明,采用RBF神经网络可以实现对机器人动力学方程中未知部分的精确逼近,从而可通过在线建模和前馈补偿,实现对机器人的高精度跟踪,其结果与被控对象已知时基本一致,控制性能良好。
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