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A Fractional-Order Ultra-Local Model-Based Adaptive neural network Sliding Mode Control of n-dof upper-limb exoskeleton With Input Deadzone

引用

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024年第3期11卷 760-781页

作者： Dingxin He HaoPing Wang Yang Tian Yida Guo the School of Automation Nanjing University of Science and TechnologyNanjing 210094China IEEE norinco Group Institute of navigation and Control Technology Beijing 100089China

This paper proposes an adaptive neural network sliding mode control based on fractional-order ultra-local model for n-dof upper-limb exoskeleton in presence of uncertainties,external disturbances and input *** the model complexity and input deadzone,a fractional-order ultra-local model is proposed to formulate the original dynamic system for simple controller ***,the control gain of ultra-local model is considered as a *** fractional-order sliding mode technique is designed to stabilize the closed-loop system,while fractional-order time-delay estimation is combined with neural network to estimate the lumped ***,a fractional-order ultra-local model-based neural network sliding mode controller(FO-nnSMC) is ***,to avoid disadvantageous effect of improper gain selection on the control performance,the control gain of ultra-local model is considered as an unknown ***,the nussbaum technique is introduced into the FO-nnSMC to deal with the stability problem with unknown ***,a fractional-order ultra-local model-based adaptive neural network sliding mode controller(FO-AnnSMC) is ***,the stability analysis of the closed-loop system with the proposed method is presented by using the Lyapunov ***,with the co-simulations on virtual prototype of 7-dof iReHave upper-limb exoskeleton and experiments on 2-dof upper-limb exoskeleton,the obtained compared results illustrate the effectiveness and superiority of the proposed method.

关键词： Adaptive control input deadzone model-free control n-dof upper-limb exoskeleton neural network

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