控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2010年
6期
853-855
,共3页
机器人%无源性%耗散性%神经网络
機器人%無源性%耗散性%神經網絡
궤기인%무원성%모산성%신경망락
为了更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题,提出一种基于耗散性理论的神经网络自适应鲁棒控制器,首先应用无源性理论对名义模型设计镇定控制器,然后利用RBF神经网络自适应学习系统的不确定部分,将神经网络逼近误差作为外部干扰,基于H∞控制理论使干扰对系统输出的影响抑制到所要求的最小程度,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒控制器,证明了系统的全局稳定性.仿真结果表明,这种控制器对机器人系统可能受到的干扰具有较好的抑制能力,提高了系统的鲁棒性,实现了系统轨迹的快速准确跟踪,又能很好地消除控制器的抖振,进而提高机器人工作性能.
為瞭更好地解決機器人繫統中存在的參數不確定和外部榦擾的魯棒控製問題,提齣一種基于耗散性理論的神經網絡自適應魯棒控製器,首先應用無源性理論對名義模型設計鎮定控製器,然後利用RBF神經網絡自適應學習繫統的不確定部分,將神經網絡逼近誤差作為外部榦擾,基于H∞控製理論使榦擾對繫統輸齣的影響抑製到所要求的最小程度,併用Lyapunov穩定性理論推導齣RBF神經網絡的權重矩陣調節律以及相關的魯棒控製器,證明瞭繫統的全跼穩定性.倣真結果錶明,這種控製器對機器人繫統可能受到的榦擾具有較好的抑製能力,提高瞭繫統的魯棒性,實現瞭繫統軌跡的快速準確跟蹤,又能很好地消除控製器的抖振,進而提高機器人工作性能.
위료경호지해결궤기인계통중존재적삼수불학정화외부간우적로봉공제문제,제출일충기우모산성이론적신경망락자괄응로봉공제기,수선응용무원성이론대명의모형설계진정공제기,연후이용RBF신경망락자괄응학습계통적불학정부분,장신경망락핍근오차작위외부간우,기우H∞공제이론사간우대계통수출적영향억제도소요구적최소정도,병용Lyapunov은정성이론추도출RBF신경망락적권중구진조절률이급상관적로봉공제기,증명료계통적전국은정성.방진결과표명,저충공제기대궤기인계통가능수도적간우구유교호적억제능력,제고료계통적로봉성,실현료계통궤적적쾌속준학근종,우능흔호지소제공제기적두진,진이제고궤기인공작성능.