Minimal Resource Allocating Networks for Discrete Time Sliding Mode Control of Robotic Manipulators

Corradini M. L.; Fossi V.; Giantomassi A.; Ippoliti G.; Longhi S.; Orlando G.

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Minimal Resource Allocating Networks for Discrete Time Sliding Mode Control of Robotic Manipulators

机译：机械手离散时间滑模控制的最小资源分配网络

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This paper presents a discrete-time sliding mode control based on neural networks designed for robotic manipulators. Radial basis function neural networks are used to learn about uncertainties affecting the system. The online learning algorithm combines the growing criterion and the pruning strategy of the minimal resource allocating network technique with an adaptive extended Kalman filter to update all the parameters of the networks. A method to improve the run-time performance for the real-time implementation of the learning algorithm has been considered. The analysis of the control stability is given and the controller is evaluated on the ERICC robot arm. Experiments show that the proposed controller produces good trajectory tracking performance and it is robust in the presence of model inaccuracies, disturbances and payload perturbations.

机译：本文提出了一种基于神经网络的离散时间滑模控制，该滑模控制是为机器人操纵器设计的。径向基函数神经网络用于了解影响系统的不确定性。在线学习算法将最小资源分配网络技术的增长准则和修剪策略与自适应扩展卡尔曼滤波器相结合，以更新网络的所有参数。已经考虑了一种用于为学习算法的实时实现改善运行时性能的方法。给出了控制稳定性的分析，并在ERICC机械臂上评估了控制器。实验表明，所提出的控制器具有良好的轨迹跟踪性能，并且在存在模型误差，干扰和有效载荷扰动的情况下具有鲁棒性。

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来源
《Industrial Informatics, IEEE Transactions on》 |2012年第4期|p.733-745|共13页
作者
Corradini M. L.; Fossi V.; Giantomassi A.; Ippoliti G.; Longhi S.; Orlando G.;
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作者单位

Scuola di Scienze e Tecnologie, Università di Camerino, Camerino (MC), Italy;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Adaptive filters; discrete-time sliding mode control; minimal resource allocating networks; nonlinear systems; radial basis function networks; robotic manipulators; robust control;

机译：自适应滤波器;离散滑模控制;最小资源分配网络;非线性系统;径向基函数网络;机器人;鲁棒控制;

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