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基于反演法的不确定性机器人自适应神经网络控制方法

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摘要

本发明提供一种基于反演法的不确定性机器人自适应神经网络控制方法，包括如下步骤：步骤1：建立不确定性机器人的动力学模型；步骤2：将不确定性机器人的动力学模型转化为一般的状态空间形式；步骤3：定义跟踪误差，并将步骤二中的一般状态空间形式转化为关于误差的状态空间形式；步骤4：利用反演法设计基于模型的控制器；步骤5：引入Moore‑Penrose逆，并设计控制律τ0；步骤6：在考虑动力学模型和外部扰动不确定的情况下，利用神经网络设计自适应控制器。本发明研究提供的神经网络自适应轨迹跟踪方法及控制器，并且充分考虑了外部环境产生的扰动，以及机器人建模不确定性，对于提高机器人控制系统对不确定性因素的自适应能力更具有实际意义。

著录项

公开/公告号CN112192573A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-08

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN202011093944.X
发明设计人王邢波;钱继东;
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申请日2020-10-14
分类号B25J9/16(20060101);G05B13/02(20060101);G05B13/04(20060101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人秦秋星
地址 210000 江苏省南京市新模范马路66号
入库时间 2023-06-19 09:30:39

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-08-30

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):B25J 9/16 专利申请号:202011093944X 申请公布日:20210108

发明专利申请公布后的视为撤回

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1. 基于反演法的不确定性机器人自适应神经网络控制方法 [P] . 中国专利： CN112192573A . 2021-01-08
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