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一种基于宽度神经学习的时变输出约束机器人遥操作有限时间控制方法

摘要

本发明公开了一种宽度神经学习的时变输出约束机器人有限时间控制方法。基于积分障碍李雅普诺夫函数、宽度神经学习算法和有限时间理论,创新性地提出了一种基于宽度神经学习的时变输出约束有限时间控制器。直接积分障碍李雅普诺夫函数保证了系统的输出在时变边界内;宽度神经学习算法融合了传统神经网络和宽度学习的优点,基于逆动力学观测器,利用宽度学习算法解决了外力感知难题,同时消解了控制率uxj设计过程中的模型不确定性;有限时间理论保证了机器人对参考信号的高精度和快速性追踪。综上所述,该算法确保了机器人与环境间稳定、安全与高效交互,提升了遥操作系统的可靠性和高效性。

著录项

  • 公开/公告号CN113927596A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北工业大学;

    申请/专利号CN202111167440.2

  • 申请日2021-10-07

  • 分类号B25J9/16(20060101);G06F30/27(20200101);G06N3/08(20060101);G06F111/04(20200101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构61204 西北工业大学专利中心;

  • 代理人华金

  • 地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号

  • 入库时间 2023-06-19 13:55:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-01

    授权

    发明专利权授予

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