含齿隙转台伺服系统的RBF神经网络反步控制.pdf

"含齿隙转台伺服系统的RBF神经网络反步控制" 本文提出了一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的反步控制方法，以解决工业机器人转台伺服系统中齿轮齿隙导致的驱动延时和响应迟滞问题。该方法首先建立了工业机器人转台伺服系统的状态空间方程，并运用死区函数描述了齿隙非线性。然后，设计了速度观测器，对速度信息进行估计，解决了工业机器人转台伺服系统负载的速度信息难以测量的问题。同时，应用反步法，引入虚拟控制量，选择Lyapunov函数反步递推，RBF神经网络用于逼近系统中的非线性部分。 在该方法中，RBF神经网络用于逼近系统中的非线性部分，设计出了RBF神经网络反步控制器，并通过李雅普诺夫稳定性原理证明了系统的稳定性。搭建了仿真系统和实验平台，并与单一反步控制策略进行了对比，从系统对不同信号的跟踪精度、系统的鲁棒性以及自适应能力三个方面验证了所提控制策略的优越性。 该方法的优点在于解决了工业机器人转台伺服系统中的齿隙非线性问题，提高了系统的跟踪精度和鲁棒性。同时，该方法还可以应用于其他含齿隙的机电系统中，具有广泛的应用前景。 在机器人技术现代制造工程领域中，本文的贡献在于提出了一种新的基于RBF神经网络的反步控制方法，解决了工业机器人转台伺服系统中的齿隙问题。该方法可以提高机器人的运动精度和鲁棒性，提高制造工程的效率和质量。 在神经网络和深度学习领域中，本文的贡献在于应用RBF神经网络来逼近系统中的非线性部分，设计出了RBF神经网络反步控制器。该方法可以应用于其他机电系统中，解决非线性问题，提高系统的稳定性和鲁棒性。 在数据建模领域中，本文的贡献在于建立了工业机器人转台伺服系统的状态空间方程，描述了齿隙非线性，并设计出了速度观测器，对速度信息进行估计。该方法可以应用于其他机电系统中，解决速度信息难以测量的问题。 本文提出了一种基于RBF神经网络的反步控制方法，解决了工业机器人转台伺服系统中的齿隙问题，提高了系统的跟踪精度和鲁棒性。该方法可以应用于其他机电系统中，具有广泛的应用前景。