【摘 要】
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针对并联机构强耦合、非线性、多变量的控制系统特征,基于3-RPS并联机构提出了一种神经网络滑模变结构控制策略.根据3-RPS并联机构的空间运动特性和动力学方程,采用RBF神经网
【机 构】
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东莞职业技术学院电子工程系,东莞成电金盘软件技术有限公司技术部
【基金项目】
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东莞职业技术学院一流校建设重点资助项目(PX-117196)
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针对并联机构强耦合、非线性、多变量的控制系统特征,基于3-RPS并联机构提出了一种神经网络滑模变结构控制策略.根据3-RPS并联机构的空间运动特性和动力学方程,采用RBF神经网络算法来逼近滑模变结构控制器;同时,基于Lyapunov函数稳定性的设计理论,将有界控制律、鲁棒控制律与神经网络控制律相结合,共同组成闭环控制系统的控制律.最后,对机构的轨迹跟踪误差进行了Matlab实时控制仿真分析.结果表明:神经网络滑模变结构控制能实现较高的轨迹跟踪精度,且鲁棒稳定性强,可满足并联机构控制精度的要求.
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