基于新型CMAC神经网路的不确定性机器人鲁棒控制  

Robot Robust Control Based on New CMAC Neural Network

作　　者：杨胜跃[1] 樊晓平[1] 杨晓峰 

机构地区：[1]中南大学铁道校区自动化工程研究中心,湖南长沙410075

出　　处：《长沙铁道学院学报》2001年第3期64-68,共5页Journal of Changsha Railway University

基　　金：国家自然科学基金 (6 9975 0 0 3);湖南省自然科学基金 (98JJY2 0 44 )

摘　　要：基于文 [1 ]所给的新型 CMAC神经网络提出了一种机器人鲁棒控制策略 ,给出了新的网络权系数修正律 ,利用 Lyapunov稳定性理论得出了系统稳定性充分条件 。Based on the new CMAC neural network presented in ,this paper develops a new compensation control scheme for robotic manipulators and a new CMAC neural network training algorithm.By using the Lyapunov stability theory,a sufficient condition for the asymptotical stability of the robot system is proven.The validity of the new control scheme and the new neural network training algorithm are verified by computer simulation.

关 键 词：神经网络 CMAC 鲁棒控制策略 小脑模型关节控制器 不确定性 机器人 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]