控制理论与应用

作者：赵兴强,刘振,朱全民

单位：青岛大学,青岛大学,英国西英格兰大学

关键词：切换控制器; 机械手; 神经网络; 平均驻留时间; 自适应控制

基金：国家自然科学基金项目(61803217, 62003231), 山东省自然科学基金项目(ZR2023MF029), 山东省高等学校优秀青年创新团队支持计划项目(2022 KJ142)

本文针对具有变负载的不确定刚性机械手系统, 提出了一种依赖平均驻留时间的神经网络自适应切换控制策略. 本控制方案将夹持不同负载的刚性机械手系统视为切换系统, 即根据负载的不同将整个系统分为若干子系统, 并基于平均驻留时间原则对每个子系统分别设计控制器. 在各子系统中, 分别采用径向基函数(RBF)神经网络逼近系统结构参数, 以避免控制器对系统精确模型的依赖. 同时, 基于神经网络设计鲁棒补偿项, 以抑制集总扰动对系统的影响. 然后, 利用多Lyapunov函数方法证明了轨迹跟踪误差的一致最终有界性. 最后, 通过仿真验证, 所提出的控制方案不仅可实现变负载机械手期望轨迹的高精度跟踪, 而且可有效削弱输入力矩的抖振.

来源：2024年第4期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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