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《微计算机信息》 2011年02期
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基于死区补偿的神经网络自适应鲁棒控制

肖斌  汪敏  
【摘要】:机器人执行机构的死区非线性对系统性能有较大影响。本文采用具有快速学习能力的RBF神经网络代替经典补偿器中的BP增广网络,设计了死区补偿的RBF网络自适应鲁棒控制,不但可以大大减少系统参数,还可以使得网络的初始化工作清晰明确。同时引入了GL矩阵和GL乘法算子的数学概念,从而在数学上严格证明了n节关节机器人系统的稳定性问题。仿真结果表明,所提方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。

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