电驱动刚性机器人的鲁棒神经网络复合控制
Hybrid robust neural network control of rigid-link electrically driven robot manipulators

白萍 ¹ 方廷健 ² 葛运建 ²

文摘	采用逐步逆向的设计思想，提出一种新的电驱动刚性机器人轨迹跟踪的鲁棒神经网络复合控制策略，该策略不仅能有效地消除模型不确定性的影响，而且可避免复杂的求导运算以及对关节角加速度可测的要求。给出了控制器的具体组成和神经网络连接权的在线学习算法，理论表明该算法能保证跟踪误差及神经网络连接权估计最终一致有界，仿真结果也验证了算法的有效性。
其他语种文摘	A new controller design approach is developed for the trajectory tracking of rigid-link electrically driven robot manipulators with uncertainties. Robust and neural network (NN) controller is incorporated into the backstepping scheme. The main advantage of the proposed approach is that a complicated differential computation is avoided and no joint angle acceleration measurement is needed. The components of the controller and the NN weight learning algorithm are given. The uniformly and ultimately bounded (UUB) stability of tracking errors and the estimates of NN weights and NN approximation error are guaranteed. Simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
来源	控制与决策 ,2002,17(1):61-64 【核心库】
关键词	电驱动刚性机器人 ; 鲁棒控制 ; 神经网络控制
地址	1. 中国科学技术大学电子工程与信息科学系, 安徽, 合肥, 230026 2. 中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽, 合肥, 230031
语种	中文
文献类型	研究性论文
ISSN	1001-0920
学科	自动化技术、计算机技术
基金	国家863计划智能机器人控制理论与方法网点实验室基金
文献收藏号	CSCD:946477