【摘 要】
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针对机械臂系统轨迹跟踪控制中存在外界干扰及控制输入受限问题,提出一种抗饱和神经网络动态面控制方法。其中模型中不确定项和外界干扰由径向基函数神经网络补偿,控制输入受
【机 构】
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盐城工业职业技术学院,西安电子科技大学
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20150039)
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针对机械臂系统轨迹跟踪控制中存在外界干扰及控制输入受限问题,提出一种抗饱和神经网络动态面控制方法。其中模型中不确定项和外界干扰由径向基函数神经网络补偿,控制输入受限部分由辅助的抗饱和函数解决,完整的系统控制律由动态面控制方法获得。该控制算法解决了反步法中可能存在的"微分爆炸"现象,避免了滑模控制中存在的"抖振"现象以及自适应控制的鲁棒性受限现象。最后,设计相应的Lyapunov函数证明整个闭环系统的半全局渐进稳定性,仿真结果证实了所设计控制算法的有效性。
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