检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191
出 处:《控制与决策》2015年第5期871-876,共6页Control and Decision
基 金:国家自然科学基金项目(61374048)
摘 要:针对带执行器饱和的多关节刚性机械臂系统,提出一种基于RBF神经网络补偿的输出反馈动态面控制.通过观测器实现角速度的观测,采用RBF网络实现执行器饱和的补偿;通过Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性,实现高精度的角度和角速度跟踪.仿真结果表明,所提出的方法能够有效补偿系统存在的执行器饱和,显著减小跟踪误差,并且对于外界干扰具有一定的鲁棒性.The RBF neural network compensation based output feedback dynamic surface controller is proposed for N link manipulators with actuator saturation. An observer is designed to estimate unknown velocity states. The RBF neural network is designed to overcome the saturation nonlinearity. Based on the Lyapunov stability analysis, it is proved that the control strategy can guarantee the stability of the closed-loop system, and high tracking performance can be achieved by adjusting the controller parameters. Simulation results show that the proposed control system can compensate for the actuator saturation effectively, reduce the tracking error dramatically and improve tracking performance, and the control system shows robustness to external disturbances.
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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