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多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制

李正楠 张锦 殷玉枫 武奎扬 孙煊广

李正楠,张锦,殷玉枫, 等. 多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制[J]. 机械科学与技术,2021,40(2):270-275 doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200038
引用本文: 李正楠,张锦,殷玉枫, 等. 多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制[J]. 机械科学与技术,2021,40(2):270-275 doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200038
LI Zhengnan, ZHANG Jin, YIN Yufeng, WU Kuiyang, SUN Xuanguang. Fractional Sliding Mode Variable Structure Neural Network Adaptive Control of Multi-joint Manipulator[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(2): 270-275. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200038
Citation: LI Zhengnan, ZHANG Jin, YIN Yufeng, WU Kuiyang, SUN Xuanguang. Fractional Sliding Mode Variable Structure Neural Network Adaptive Control of Multi-joint Manipulator[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(2): 270-275. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200038

多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200038
基金项目: 国家自然科学基金项目(U1610118)、山西省交通运输厅科技计划项目(2019-1-9)及山西省研究生创新项目(2019SY473)
详细信息
    作者简介:

    李正楠(1994−),硕士研究生,研究方向为工业机器人,1339506100@qq.com

    通讯作者:

    殷玉枫,教授,硕士生导师,yinyufeng_ty@163.com

  • 中图分类号: TH113.2

Fractional Sliding Mode Variable Structure Neural Network Adaptive Control of Multi-joint Manipulator

  • 摘要: 在分数阶滑模控制方法的基础,设计了新型的滑模函数趋近律,提升了多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的鲁棒性和响应速度。机械臂在建模过程中存在多种建模误差,工作过程中存在外界干扰等不确定因素,因此采用神经网络对各种不确定项进行逼近,对径向基函数神经网络自适应控制中存在的误差,提出了神经网络误差的自适应补偿项,减小了径向基函数神经网络对不确定项的逼近误差。结果表明,该控制算法有效地提高了轨迹的跟踪速度和跟踪精度,并降低了系统中存在的抖颤。
  • 图  1  $\tanh (s)$${\rm{sign}}(s)$函数

    图  2  双关节机械臂角位移和角速度仿真曲线(无外部干扰)

    图  3  双关节机械臂角位移和角速度仿真曲线(有外部干扰)

    图  4  双关节机械臂的控制输入仿真曲线

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  • 收稿日期:  2019-08-27
  • 刊出日期:  2021-02-02

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