从机器人输出反馈自适应神经控制中学习

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针对系统参数完全未知且仅输出可测的机器人,使用径向基函数(RBF)神经网络和高增益观测器设计了一种自适应神经控制算法.该算法不仅实现了闭环系统所有信号的最终一致有界,而且沿周期跟踪轨迹实现了对未知闭环系统动态的确定学习.学过的知识可用来改进系统的控制性能,也可应用于后续相同或相似的控制任务以节约时间和能量.仿真研究表明了所设计的控制算法的正确性和有效性. For a robot whose system parameters are completely unknown and only output measurable, an adaptive neural control algorithm is designed by using Radial Basis Function (RBF) neural network and high gain observer. This algorithm not only realizes the final agreement of all the signals in the closed-loop system Bounded, and tracked along the period to realize the unknown learning of the unknown closed-loop system dynamics learned knowledge can be used to improve the control performance of the system can also be applied to follow the same or similar control tasks to save time and energy simulation study The correctness and effectiveness of the proposed control algorithm are demonstrated.
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