基于自适应神经网络的多机械臂系统无模型同步控制

简介：
本研究提出一种创新性的自适应神经网络方法，实现多机械臂系统的无模型同步控制。通过智能算法优化协调机制，显著提高复杂任务中的操作精确度与效率。 针对模型未知的多机械臂系统，本段落采用多个独立的径向基函数（RBF）神经网络来逼近每个子机械臂系统，并基于图论原理定义了这些子系统之间的同步耦合关系。结合滑模控制方法设计了一种无模型自适应同步控制器。通过不断在线迭代神经网络权值的过程，该控制器能够实现对多机械臂动力学模型的实时逼近，从而摆脱数学建模限制并扩大应用范围。即使在初始误差较大的情况下也能快速跟踪期望轨迹，并且在载荷变化等不确定因素影响下仍能保持同步性能，提高了控制系统的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真验证了所设计的控制器的有效性和可靠性。