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2015-09-24 发布于重庆
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柔性和摩擦力不确定条件下RBF神经网络自适应轨迹跟踪方法

第48卷第19期机械工程学报 V01．48NO．19 2012年10月 0ct． 201 2 JOURNALOFMECHANICALENGINEERING DoI：10．3901／JME．2012．19。023 柔性和摩擦力不确定条件下RBF神经网络自适应轨迹跟踪方法木吴宝强1孙炜1曹成2 3 (1．湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 2．湖南大学教育技术与工程训练中心长沙410082) basis function，砌≥F1的力／位置混合自适应控制方法并用于机器人轨迹跟踪控制，摘要：提出一种基于径向基神经网络(Radial 解决机器人柔性末端执行器轨迹跟踪过程中柔性和摩擦力模型难以精确描述的问题。RBF神经网络是一种高效的前馈式神经网络，具有其他前向网络所不具有的非线性逼近性能和全局最优特性，并且网络结构简单，训练速度快。设计一种基于RBF 神经网络非线性逼近能力来估计模型中的不确定参数的自适应控制器，给出控制器中神经网络权值更新规则，并证明所设计控制器输出力和位置误差的最终一致有界性。将该控制器应用于风管清扫机器人仿真试验，结果表明该自适应控制器能很好地用于柔性和摩擦力不确定条件下轨迹跟踪控制，与传统自适应控制方法相比具有更精确的跟踪特性和更强的鲁棒性。关键词：柔性和摩擦力RBF神经网络力／位混合控制自适应控制中图分类号：一TP24 J RBF NeuralNetwork Traj Controlunder AdaptiveectoryTracking Conditionsof andFriction Uncertain Compliance WU SUNWeilCAO Baoqian91 Chen92 1 ofElectricalandInformation 40082； (1．College Engineering，HunanUniversity,Changsha 2．CenterofEducationaland TechnologyEngineeringTraining，HunanUniversity,Changsha410082) Abstract：A controlmethodbasedonradialbasis networkis tosolve force／positionhybridadaptive fimction(RBF)neuralproposed the ofdifficultiesto describethe andfrictionforrobotterminal problem precisely compliance duringtrajectorytrackingprocess．RBF neural isan feed-f