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基于自适应神经网络的柔性关节空间机器人振动抑制控制

Vibration Suppression Control of Space Robot with Flexible Joints Based on Adaptive Neural Network

作     者:沈金淼 游张平 张文辉 叶晓平 周书华 单以才 SHEN Jinmiao;YOU Zhangping;ZHANG Wenhui;YE Xiaoping;ZHOU Shuhua;SHAN Yicai

作者机构:浙江理工大学机械与自动控制学院浙江杭州310000 南京晓庄学院电子工程学院江苏南京211171 丽水学院工学院浙江丽水323000 浙江省文创产品数字化设计与智能制造重点实验室浙江丽水323000 浙江经济职业技术学院汽车工程学院浙江杭州310018 浙江省航空航天金属导管塑性成形技术与装备重点实验室浙江丽水323000 

出 版 物:《上海航天(中英文)》 (Aerospace Shanghai(Chinese&English))

年 卷 期:2022年第39卷第6期

页      面:29-36,50页

学科分类:080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家自然科学基金(61772247) 浙江省自然科学基金(LZ21F020003,LY20E050002) 南京晓庄学院高层次项目(2020NXY14) 

主  题:空间机器人 负载变化 柔性关节 神经网络 振动抑制 自适应控制 

摘      要:针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题,提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先,通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型;其次,通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统,针对于慢变子系统,设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器;针对于快变子系统,设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器;最后,基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真表明:所提出的控制策略是有效的,且在柔性补偿器失效的情况下,采用独立的神经网络自适应鲁棒控制器能够抑制弹性振动,并精确跟踪期望轨迹。

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