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基于模糊变结构的机器人自适应神经网络控制

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针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出了基于模糊变结构方法下的神经网络自适应控制.该控制方案通过利用RBF自适应神经网络补偿系统的不确定性,同时采用一种低抖振的模糊变结构控制器消除了神经网络的逼近误差,从而有效的克服了系统不确定性的影响,保证机器人系统的输出跟踪误差渐近收敛于零.仿真实例证实了理论分析结果的正确性.

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来源
《2003系统仿真技术及其应用学术交流会》|2003年|542-547|共6页
会议地点上海
作者
陈卫东; 唐得志; 王洪瑞;
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作者单位

中国自动化学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类机器人;
关键词
机器人; 模糊变结构; 神经网络; 自适应控制;

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