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题名基于模型分块逼近的三关节机器人鲁棒滑模控制
被引量：2
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作者
马莉丽
钟斌
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机构
中国人民武装警察部队工程大学装备工程学院
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出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第4期437-442,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51005246)
中国人民武装警察部队工程大学基础研究基金资助项目(WJY201509)
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文摘
三关节机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定因素均会造成其动力学模型不确定,导致机器人关节位置镇定或轨迹跟踪控制器的设计具有一定的难度。为此,设计三个RBF(Radical Basis Function)神经网络分别对机器人不确定模型中的三个不确定项进行分块逼近,得到三个不确定项的估计信息,从而得出机器人估计模型,神经网络的权值采用适应算法。针对机器人估计模型设计鲁棒滑模控制律,其中鲁棒项用于克服神经网络建模误差。通过定义Lyapunov函数,证明了控制系统是稳定的。实验结果也表明了三关节均约在1s时达到期望位置或跟踪期望轨迹,位置镇定误差或轨迹跟踪误差也快速、稳定地趋于零。
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关键词
三关节机器人
模型分块逼近
关节控制
RBF神经网络
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Keywords
robot with three-joint
model＇s partitional approximating
joints＇ control
RBF neural network
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分类号
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于RBF神经网络手术机器人从手控制系统研究
被引量：1
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作者
张禹
杨铭
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机构
沈阳工业大学机械工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第9期63-67,共5页
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基金
沈阳市机器人及智能制造装备重点实验室建设(F13-297-1-00)
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文摘
以手术机器人的从手为研究对象,使用径向基函数(RBF)神经网络对手术机器人从手进行基于模型分块逼近的自适应控制。针对手术机器人从手动力学模型建模不准确的问题,采用RBF神经网络分别对从手动力学模型中的3个系数矩阵分块逼近,计算出从手的精确动力学模型,同时动态调整控制律实现对系统的稳定自适应控制。在系统稳定性分析的基础上,进行了仿真实验。实验结果表明:该控制算法改进了系统控制性能,具有精度高、稳定性好、鲁棒性强的特点。
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关键词
手术机器人
RBF神经网络
模型分块逼近
自适应控制
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Keywords
Surgical robot
RBF neural network
Model block approximation
Adaptive control
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分类号
TP242.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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