机器人系统终端滑模重复学习轨迹跟踪控制

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针对非线性机器人系统的轨迹跟踪问题,提出一种终端滑模重复学习混合控制方案.该方案综合了重复学习控制和终端滑模技术的特性,能够有效跟踪周期性参考信号,抑制周期性和非周期性动态的干扰,具有较强的鲁棒性和良好的轨迹跟踪性能,且算法的实现不需要完全已知系统模型信息.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性.三自由度机器人系统数值仿真结果验证了所提出的终端滑模重复学习控制的有效性. Aiming at the problem of trajectory tracking in nonlinear robotic system, a hybrid repetitive learning control scheme for terminal sliding mode is proposed, which combines the characteristics of repetitive learning control and terminal sliding mode technique, which can effectively track the periodic reference signal and restrain periodic and non-periodic Periodic dynamic disturbances with strong robustness and good trajectory tracking performance, and the algorithm does not need to be completely known system model information.The global asymptotic stability of the closed-loop system is proved by the Lyapunov stability theory. The numerical simulation results of the DOF robotic system verify the effectiveness of the proposed sliding mode repetitive learning control.
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