一种机械臂的鲁棒自适应神经切换控制方法

摘要

本发明公开了一种机械臂的鲁棒自适应神经切换控制方法，包括建立机械臂的切换模型、将RBF神经网络的逼近误差和外部扰动所组成的复合扰动引入到H∞鲁棒补偿器的控制律中、以及设计一个RBF神经网络的鲁棒切换H∞控制器并确定一组由转换多重李雅普诺夫函数方法导出的切换信号。本发明不但能够提高跟踪误差衰减质量，而且解决了具有不确定性和干扰的机器人操纵器的切换控制问题。