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公开(公告)号：CN112192573A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011093944.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于反演法的不确定性机器人自适应神经网络控制方法，包括如下步骤：步骤1：建立不确定性机器人的动力学模型；步骤2：将不确定性机器人的动力学模型转化为一般的状态空间形式；步骤3：定义跟踪误差，并将步骤二中的一般状态空间形式转化为关于误差的状态空间形式；步骤4：利用反演法设计基于模型的控制器；步骤5：引入Moore‑Penrose逆，并设计控制律τ0；步骤6：在考虑动力学模型和外部扰动不确定的情况下，利用神经网络设计自适应控制器。本发明研究提供的神经网络自适应轨迹跟踪方法及控制器，并且充分考虑了外部环境产生的扰动，以及机器人建模不确定性，对于提高机器人控制系统对不确定性因素的自适应能力更具有实际意义。
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