柔性关节摩擦和不确定补偿的小波神经——鲁棒复合控制
研究柔性关节的高精度位置跟踪问题。建立柔性关节二阶级联动力方程,并引入非连续摩擦力和干扰项,针对系统存在的柔性与摩擦并存、不确定参数摄动、外部干扰等复杂动力特性,提出一种复合控制策略。全局采用李雅普诺夫函数的Backstepping方法设计具有柔性补偿和L2干扰抑制性能的控制器;同时,针对常规神经网络无法辨识非连续性函数的问题,提出在局部采用小波神经网络对摩擦和不确定项进行补偿。该方法不仅避免了复杂的求导运算,而且无须检测关节角加速度和预知摩擦及不确定上界。闭环稳定性分析和数值试验表明,设计的控制器具有鲁棒稳定性和干扰抑制性能,可保证系统的跟踪误差和网络权值误差一致终值有界,且避免了柔性关节因...
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Veröffentlicht in: | Ji xie gong cheng xue bao 2010, Vol.46 (13), p.68-75 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 研究柔性关节的高精度位置跟踪问题。建立柔性关节二阶级联动力方程,并引入非连续摩擦力和干扰项,针对系统存在的柔性与摩擦并存、不确定参数摄动、外部干扰等复杂动力特性,提出一种复合控制策略。全局采用李雅普诺夫函数的Backstepping方法设计具有柔性补偿和L2干扰抑制性能的控制器;同时,针对常规神经网络无法辨识非连续性函数的问题,提出在局部采用小波神经网络对摩擦和不确定项进行补偿。该方法不仅避免了复杂的求导运算,而且无须检测关节角加速度和预知摩擦及不确定上界。闭环稳定性分析和数值试验表明,设计的控制器具有鲁棒稳定性和干扰抑制性能,可保证系统的跟踪误差和网络权值误差一致终值有界,且避免了柔性关节因摩擦引起的爬行和平顶现象。 |
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ISSN: | 0577-6686 |
DOI: | 10.3901/JEM.2010.13.068 |