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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：钱伟,徐海钦,王霞,许斌
单位：河南理工大学,Henan Polytechnic University,Northwestern Polytechnical University,Northwestern Polytechnical University
关键词：柔性机械臂；在线数据记录；扰动观测器；复合学习控制
基金：国家自然科学基金项目(61973105
本文针对多输入多输出的柔性机械臂动力学模型, 提出了一种基于神经网络估计和扰动观测器的复合学习控制策略. 首先, 通过奇异摄动分析将系统解耦为快慢子系统. 然后, 针对慢变刚性子系统的动力学模型, 基于在线数据记录模型构造新型预测误差, 结合跟踪误差设计自适应控制律; 针对快变柔性子系统采用滑模控制抑制弹性振动. 在此基础上, 构建了扰动观测器实时估计复合扰动信号, 并纳入在线数据记录模型作为前馈补偿. 最后, 基于Lyapunov稳定性分析可证系统误差信号一致终值有界, 仿真算例验证了所提策略的有效性和优越性.
来源：2024年第8期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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