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Discrete-time nonlinear optimization via zeroing neural dynamics based on explicit linear multi-step methods for tracking control of robot manipulators

机译：基于显式线性多步骤的基于显式线性多步骤跟踪机器人操纵器控制的离散时间非线性优化

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In this paper, discrete-time nonlinear optimization (DTNO) for tracking control of robot manipulators is investigated. By utilizing zeroing neural dynamics (ZND) method, a continuous-time ZND (CTZND) model is first proposed for solving the corresponding continuous-time nonlinear optimization (CTNO) problem. Afterwards, three different explicit linear multi-step methods (i.e., explicit linear 3-step, 2-step, and 1 step methods) are respectively presented and investigated. To solve such a DTNO problem, the explicit linear 3-step method is adopted to combine with the CTZND model, and hence a 3-step discrete-time ZND (DTZND) model is proposed. For comparison purposes, 2-step and 1-step DTZND models are also developed. Besides, theoretical analyses indicate the validity and superiority of the proposed 3-step DTZND model. Finally, the numerical experimental results based on a 2-joint robot manipulator and a PUMA560 robot manipulator further verify that the proposed 3-step DTZND model is much superior to the other two DTZND models. (c) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文研究了用于跟踪机器人操纵器控制的离散时间非线性优化（DTNO）。通过利用归零神经动力学（ZnD）方法，首先提出连续时间ZnD（CTZND）模型来解决相应的连续时间非线性优化（CTNO）问题。然后，分别呈现并研究了三种不同的显式线性多步骤（即，显式线性3步，2步和1步方法）。为了解决这样的DTNO问题，采用显式线性3步骤方法与CTZND模型组合，因此提出了一种三步离散时间ZnD（DTZND）模型。为了比较目的，还开发了2步和1步DTZND模型。此外，理论分析表明所提出的3步DTZND模型的有效性和优越性。最后，基于2关节机器人操纵器和PUMA560机器人机器人的数值实验结果进一步验证所提出的3步DTZND模型与其他两个DTZND模型远远得多。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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