多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

张佳舒; 张烨; 赵东亚

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2020.01.014

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (01) : 110 -119. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2020.01.014

多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

张佳舒, 张烨, 赵东亚

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摘要

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。