控制理论与应用

作者：王宇奇,林麒,周磊,施昕昕,杜一君,乔贵方

单位：南京工程学院 自动化学院,厦门大学 航空航天学院,南京工程学院 自动化学院,南京工程学院 自动化学院,南京工程学院 自动化学院,南京工程学院 自动化学院

关键词：绳牵引并联机器人; 局部模型逼近; RBF神经网络; 自适应控制; Lyapunov函数

基金：国家自然科学基金项目(11472234), 南京工程学院高层次引进人才科研启动基金项目(YKJ201917)资助.

为了保证风洞试验绳牵引并联机器人(WTT–WDPR)末端执行器的位姿, 提出了一种基于局部模型逼近的自适应径向基(RBF)神经网络控制. 采用牛顿–欧拉法建立了飞机模型的动力学方程, 并基于动态力矩平衡方程建立了驱动系统的动力学方程. 采用RBF神经网络进行了局部模型的逼近设计和控制律设计, 并通过构建Lyapunov函数对系统进行了稳定性分析, 结果证明WTT–WDPR是趋于渐进稳定的. 对WTT–WDPR进行MATLAB/Simulink仿真实验, 仿真结果验证了所设计的自适应RBF神经网络控制的正确性和可行性, 满足系统控制精度的要求, 也为在样机上进行实际应用和技术实现奠定了理论基础.

来源：2021年第3期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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