基于自适应神经网络补偿的机器人鲁棒滑模控制器设计  

作　　者：陈浩宇[1] 吴恒亭 王吉芳[3] 

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004 [2]秦皇岛烟草机械有限责任公司,秦皇岛066001 [3]北京机械工业学院

出　　处：《制造业自动化》2005年第3期66-69,共4页Manufacturing Automation

摘　　要：针对机器人控制中存在参数不确定性以及外界未知干扰的情况,采用自适应算法的神经网络补偿不确定性。神经网络只能近似对象的不确定性,因此采用滑动模控制补偿神经网络和对象不确定性之间的误差。最后给出了对两连杆刚性机器人的仿真结果,验证了控制效果。

关 键 词：神经网络 不确定性 机器人 滑动模控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]