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一种基于RBF神经网络的机械臂自适应阻抗控制方法

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本发明公开了一种基于RBF神经网络的机械臂自适应阻抗控制方法，包括：建立机械臂的D‑H参数，并推导机械臂的正运动学；利用kane方法建立机械臂系统的名义动力学模型；结合二阶阻抗方程设计阻抗控制器；设计动力学模型误差补偿控制器；将阻抗控制器与动力学模型误差补偿控制器结合，并根据李雅普诺夫函数设计RBF神经网络权值矩阵的变化率，构成自适应阻抗控制器，并证明自适应阻抗控制器的稳定性；根据所设计的控制器，判断机械臂柔顺控制的效果。本方法能在线补偿机械臂动力学误差的阻抗控制的方法，对机械臂模动力学的不确定部分进行在线补偿，使补偿后的阻抗控制器能够实现对机械臂的精准柔顺控制。

著录项

公开/公告号CN111993417B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-20

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202010771033.1
发明设计人戚毅凡;贾英宏;徐拴锋;
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申请日2020-08-04
分类号B25J9/16(20060101);
代理机构11668 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人黄川;史继颖
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2022-08-23 12:09:13

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