基于RBF神经网络的Stewart稳定平台控制方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF神经网络的Stewart稳定平台控制方法，包括以下内容：根据机器人运动学原理，建立Stewart稳定平台的运动学模型，并通过全微分获取Stewart稳定平台关于位姿的雅克比矩阵；利用拉格朗日方程法，结合雅克比矩阵，建立Stewart稳定平台的动力学模型；根据动力学模型对Stewart的单通道进行数学建模以获得传递函数，再采用PID控制算法与串联控制策略对单通道进行位置控制；构建Stewart稳定平台位姿控制策略，利用该策略对Stewart平台进行稳定控制。本发明可以有效克服Stewart稳定平台的装配误差和模型误差，提高了跟踪精度与抗干扰能力。