计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
8期
145-149
,共5页
机器人%模糊神经网络%鲁棒控制%轨迹跟踪
機器人%模糊神經網絡%魯棒控製%軌跡跟蹤
궤기인%모호신경망락%로봉공제%궤적근종
研究机器人跟踪轨迹控制问题,针对模型未知的机器人系统,为提高跟踪精度和控制性能,提出了一种基于T-S型模糊RBF神经网络的H∞轨迹跟踪控制方法,用模糊神经网络为模型未知的机器人系统建模,克服了系统鲁棒性差,对机动目标跟踪性能差等缺点.然后设计自适应控制器,将H∞控制理论与模糊神经网络有机地结合起来,借助鲁棒补偿项将建模误差及外部干扰衰减到期望的程度以下,而控制器与改进Elman神经网络的结合,便于处理建模有界干扰以及非结构化的未建模的动力学,并进行仿真.仿真结果表明了所提出的控制算法的可行性.
研究機器人跟蹤軌跡控製問題,針對模型未知的機器人繫統,為提高跟蹤精度和控製性能,提齣瞭一種基于T-S型模糊RBF神經網絡的H∞軌跡跟蹤控製方法,用模糊神經網絡為模型未知的機器人繫統建模,剋服瞭繫統魯棒性差,對機動目標跟蹤性能差等缺點.然後設計自適應控製器,將H∞控製理論與模糊神經網絡有機地結閤起來,藉助魯棒補償項將建模誤差及外部榦擾衰減到期望的程度以下,而控製器與改進Elman神經網絡的結閤,便于處理建模有界榦擾以及非結構化的未建模的動力學,併進行倣真.倣真結果錶明瞭所提齣的控製算法的可行性.
연구궤기인근종궤적공제문제,침대모형미지적궤기인계통,위제고근종정도화공제성능,제출료일충기우T-S형모호RBF신경망락적H∞궤적근종공제방법,용모호신경망락위모형미지적궤기인계통건모,극복료계통로봉성차,대궤동목표근종성능차등결점.연후설계자괄응공제기,장H∞공제이론여모호신경망락유궤지결합기래,차조로봉보상항장건모오차급외부간우쇠감도기망적정도이하,이공제기여개진Elman신경망락적결합,편우처리건모유계간우이급비결구화적미건모적동역학,병진행방진.방진결과표명료소제출적공제산법적가행성.
