机器人轨迹跟踪的自适应模糊神经网络控制

弓洪玮; 郑维

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研究机器人跟踪轨迹控制问题,针对模型未知的机器人系统,为提高跟踪精度和控制性能,提出了一种基于T-S型模糊RBF神经网络的H∞轨迹跟踪控制方法,用模糊神经网络为模型未知的机器人系统建模,克服了系统鲁棒性差,对机动目标跟踪性能差等缺点.然后设计自适应控制器,将H∞控制理论与模糊神经网络有机地结合起来,借助鲁棒补偿项将建模误差及外部干扰衰减到期望的程度以下,而控制器与改进Elman神经网络的结合,便于处理建模有界干扰以及非结构化的未建模的动力学,并进行仿真.仿真结果表明了所提出的控制算法的可行性.

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来源
《计算机仿真》 |2010年第8期|145-149|共5页
作者
弓洪玮; 郑维;
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作者单位

燕山大学电气工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

燕山大学电气工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
机器人; 模糊神经网络; 鲁棒控制; 轨迹跟踪;

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