动态受限机械臂的局部加权学习控制

王刚; 孙太任; 丁胜培

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针对带有状态和输入约束的机械臂不确定系统模型,提出了基于障碍李雅普诺夫函数的局部加权学习控制方法。将系统控制输入看作扩展状态,从而将该控制问题转化为带有扩展状态约束的不确定非线性系统控制问题。将障碍李雅普诺夫函数引入到反步法,设计局部加权学习控制,保证障碍李雅普诺夫函数指数收敛到零点一个小邻域,进而保证了系统状态、输入约束的满足和跟踪误差的收敛。通过理论分析和仿真实验验证了所设计控制器的可行性和有效性。

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来源
《系统仿真学报》 |2019年第4期|733-739|共7页
作者
王刚; 孙太任; 丁胜培;
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作者单位

江苏大学电气信息工程学院;

广东工业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械手;
关键词
神经网络控制; 移动机械臂; 障碍函数; 局部加权学习; 系统约束;

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