基于神经网络滑模的机械臂轨迹追踪控制策略_刘晶.pdf

简介：
本文探讨了一种基于神经网络和滑模控制技术的新型机械臂轨迹跟踪方法，作者刘晶提出的设计能够有效提高机械臂运动精度与响应速度。该研究为自动化领域中的精密操作提供了新的解决方案。 为解决机械臂轨迹跟踪控制中的建模误差及外界干扰导致的性能下降问题，本段落提出了一种改进的自适应神经滑模控制策略。该方法结合状态反馈与改进型神经网络滑模技术，分别应对系统确定性和不确定性部分的挑战。通过利用神经网络强大的非线性映射能力来动态学习并估算系统的未知不确定性的上限，并将这一输出作为补偿项加入到滑模控制器中以增强其鲁棒性。采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法推导出适应于上述情况下的权值更新规则，同时借助遗传算法优化神经网络的结构参数，从而加速收敛过程并确保映射的有效性。仿真结果表明，在双关节机械臂系统上应用此方案能够显著提升控制性能和稳定性。