机器人轨迹跟踪的RBF神经网络控制

摘要

针对模型未知的机器人系统提出了一种新的控制策略，即将H∞控制理论与径向基函数神经网络（RBFNN）有机地结合起来，并把建模误差及外部干扰衰减到期望的程度下。文中基于Lyapunov方法给出了RBFNN学习自适应率和H∞跟踪特性的证明，并通过对两自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。