基于RENN的柔性关节机械臂自适应动态面控制

来源期刊：控制与决策2011年第12期

论文作者：顾义坤 倪风雷 刘宏

文章页码：1783 - 1790

关键词：柔性关节机械臂;动态面控制;递归Elman神经网络;自适应控制;

摘    要：针对面贴式永磁同步电机驱动的柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知外部扰动等特点,提出一种自适应动态面控制方法来实现其关节轨迹跟踪控制.控制律由动态面技术得到,降低了反推控制器的复杂性.模型不确定因素由递归Elman神经网络在线补偿,神经网络权值自适应律通过Lyapunov稳定性分析推导得到.仿真研究表明,该方法对于载荷不确定和外界扰动具有较强的鲁棒性,与传统动态面法相比,大大提高了柔性关节的位置跟踪精度.