基于LuGre摩擦模型的机械臂模糊神经网络控制
来源期刊：控制与决策2014年第6期
论文作者：徐智浩 李胜 张瑞雷 陈庆伟 侯保林
文章页码：1097 - 1102
关键词：机械臂;LuGre摩擦;模糊神经网络;自适应控制;
摘 要：针对未知摩擦非线性会使机械臂控制精度难以提高的缺陷,建立基于动态LuGre摩擦的机械臂模型.在系统参数未知和机械臂负载变化的情况下,设计一种自适应模糊神经网络控制器,采用基函数中心和宽度均自适应变化的模糊神经网络补偿器,实现对系统中包括LuGre摩擦在内的非线性环节的逼近,并利用滑模控制项减小逼近误差.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.
徐智浩1，李胜1，张瑞雷1，陈庆伟1，侯保林2
1. 南京理工大学自动化学院2. 南京理工大学机械工程学院
摘 要：针对未知摩擦非线性会使机械臂控制精度难以提高的缺陷,建立基于动态LuGre摩擦的机械臂模型.在系统参数未知和机械臂负载变化的情况下,设计一种自适应模糊神经网络控制器,采用基函数中心和宽度均自适应变化的模糊神经网络补偿器,实现对系统中包括LuGre摩擦在内的非线性环节的逼近,并利用滑模控制项减小逼近误差.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.
关键词：机械臂;LuGre摩擦;模糊神经网络;自适应控制;
