多关节机械臂的高阶滑模神经网络自适应控制

摘要

本文针对多关节机械臂提出了 一种高阶滑模神经网络自适应控制策略.在机械臂的动力学方程的基础之上,设置了滑模面,并对该滑模面求二阶导数,利用高阶滑模控制理论设计了机械臂的控制方案;高阶滑模控制分两步实施,针对标称系统采用了齐次连续控制项,对系统中存在外部干扰的情况添加了补偿项,并对系统中存在的不确定性采用RBF神经网络进行逼近.最后,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过MATLAB/Simulink仿真与传统滑模控制比较,表明了该控制算法有效地提高了轨迹的跟踪速度和精度,降低了系统中存在的抖颤.