【摘 要】
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针对不确定机器人的轨迹跟踪问题．提出了一种基于自适应神经网络的控制方案。对于系统中的各种未知非线性．通过RBF神经网络和变结构光滑集成的控制器来自适应学习并且补偿．这种
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,北京航空航天大学仪器与光电工程学院
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针对不确定机器人的轨迹跟踪问题．提出了一种基于自适应神经网络的控制方案。对于系统中的各种未知非线性．通过RBF神经网络和变结构光滑集成的控制器来自适应学习并且补偿．这种控制器克服了局部泛化网络的不足．提高了控制精度及其收敛速度。而且在考虑神经网络失效的情况下．仍能保证系统具有良好的鲁棒性。网络权重的自适应修正规则基于Lyapunov数方法得到．它保证了跟踪误差的全局渐进稳定性。试验结果证明了这种控制算法的有效性。
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