机器人轨迹跟踪的一种自适应神经鲁棒控制

牛玉刚; 杨成梧

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针对不稳定机器人轨迹跟踪问题，提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制。该控制方案由一个PD反馈和一个神经动态补偿器组成，其特点是不需要系统不确定性上界的先验知识，而且避免了求解惯性矩阵逆，通过利用一个RBF神经网络自适应学习系统不稳定性的未知上界，从而可以有效克服系统不确定性的影响，保证机器人系统的输出跟踪误差渐近收敛于0。

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来源
《控制理论与应用》 |2000年第6期|924|共1页
作者
牛玉刚; 杨成梧;
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作者单位

南京理工大学动力学院810室;

南京210094;

南京理工大学动力学院810室;

南京210094;

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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; 鲁棒控制; 轨迹跟踪; 自适应控制;

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