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本发明提供一种基于反演法的不确定性机器人自适应神经网络控制方法,包括如下步骤:步骤1:建立不确定性机器人的动力学模型;步骤2:将不确定性机器人的动力学模型转化为一般的状态空间形式;步骤3:定义跟踪误差,并将步骤二中的一般状态空间形式转化为关于误差的状态空间形式;步骤4:利用反演法设计基于模型的控制器;步骤5:引入Moore‑Penrose逆,并设计控制律τ0;步骤6:在考虑动力学模型和外部扰动不确定的情况下,利用神经网络设计自适应控制器。本发明研究提供的神经网络自适应轨迹跟踪方法及控制器,并且充
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112192573 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202011093944.X
(22)申请日 2020.10.14
(71)申请人 南京邮电大学
地址
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