基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制

摘要

研究了在不可测干扰下的机器手臂的自适应神经网络控制.利用反推的方式提出了一种基于小脑模型的神经网络控制策略.利用小脑模型轻便、拟合迅速的性能,达到了时间快速响应、轨迹精确追踪且能量极小消耗的在线控制效果.最终利用李雅普诺夫稳定定律证明了控制策略的稳定性,其有效性也通过仿真进行了验证.