Comparative Study between Robust Control of Robotic Manipulators by Static and Dynamic Neural Networks

机译：考虑执行器动力学的基于神经网络的机器人机械手鲁棒有限时间控制

机译：机器人操纵器鲁棒自适应控制的动态结构神经网络

机译：机器人机械手的鲁棒神经模糊网络控制，包括执行器动力学

机译：具有神经网络补偿的机器人机械手的力控制：比较研究

机译：使用前向动力学方法对机器人机械手进行直接的神经自适应控制。

机译：舰船机械臂的模糊神经网络鲁棒学习控制。

机译：基于神经网络的机器人操纵器力控制（用神经网络与额外学习使用神经网络的自适应力控制）。

机译：基于非线性摩擦的有效鲁棒控制的机器人操纵器及机器人操纵器梯度估计的时滞控制方法

机译：基于神经网络的控制，特别是用于多自由度机器人三臂机械手-通过模型表示臂的几何特征，并计算全套状态变量，例如机械臂的角度和两个端点坐标，以获得最佳解决方案

机译：动态神经场的高效实现对于机器人系统，涉及通过离散网络以近似的位置，时间连续场动力学为特征的神经元数量最少