自适应神经网络的机械臂终端滑模鲁棒控制.pdf

自适应神经网络的机械臂终端滑模鲁棒控制 知识点1:机械臂系统 机械臂系统是一种复杂的系统，具有不确定性和电机动态特性。机械臂系统的控制是机器人学和自动化领域的研究热点之一。机械臂系统的控制需要考虑到多种不确定性，包括负载力矩、模型误差和电机动态特性等。 知识点2:自适应神经网络 自适应神经网络是一种智能控制方法，能够实时估计和跟踪机械臂系统的不确定性。自适应神经网络可以通过学习和调整权值来适应机械臂系统的变化，从而实现鲁棒控制。RBF神经网络是自适应神经网络的一种类型，能够准确估计机械臂系统的不确定性。 知识点3:终端滑模鲁棒控制 终端滑模鲁棒控制是一种基于自适应神经网络的控制方法，能够suppress传统滑模面的抖振现象，提高机械臂系统的控制精度。终端滑模鲁棒控制法可以实时更新权值向量，以适应机械臂系统的变化，从而实现鲁棒控制。 知识点4:不确定性估计 不确定性估计是机械臂系统控制的关键步骤之一。自适应神经网络可以实时估计机械臂系统的不确定性，包括负载力矩、模型误差和电机动态特性等。通过估计不确定性，可以实现鲁棒控制，提高机械臂系统的控制精度。 知识点5:电机动态特性 电机动态特性是机械臂系统控制的重要考虑因素之一。电机动态特性可以影响机械臂系统的控制精度和稳定性。自适应神经网络可以实时估计电机动态特性，从而实现鲁棒控制。 知识点6:机械臂系统模型 机械臂系统模型是机械臂系统控制的基础之一。机械臂系统模型可以描述机械臂系统的动态特性和不确定性。通过建立机械臂系统模型，可以实现鲁棒控制，提高机械臂系统的控制精度。 知识点7:鲁棒控制 鲁棒控制是机械臂系统控制的关键目标之一。鲁棒控制可以确保机械臂系统在不确定性和电机动态特性变化的情况下保持稳定和精度。自适应神经网络和终端滑模鲁棒控制法可以实现鲁棒控制，提高机械臂系统的控制精度和稳定性。