基于神经网络的自适应滑模控制在不确定条件下的机器人轨迹跟踪研究

简介：
本研究探讨了利用神经网络实现自适应滑模控制技术，以增强机器人在存在不确定性环境中的路径追踪性能和稳定性。 本段落提出了一种针对机器人跟踪控制的神经网络自适应滑模控制策略。该方案结合了神经网络的非线性映射能力、滑模变结构技术和自适应控制技术，旨在解决由于系统建模误差及外部干扰导致的问题。 对于机器人的不确定性部分，采用径向基函数（RBF）网络进行逼近和补偿，并通过设计滑动表面来消除这些不确定性的负面影响。同时，在控制器中引入自适应算法以动态调整参数值，进一步提升系统的性能表现。此外，基于Lyapunov理论证明了该方法可以确保机器人的轨迹跟踪误差逐渐收敛至零。 仿真结果表明所提出的控制策略在处理不确定性方面具有优越性和有效性。相较于传统的神经网络控制方案，这种结合滑模变结构与自适应控制的方法能够更快地实现精确的路径追踪，并且具备更好的动态特性以及更强的抗干扰能力，特别适用于难以准确建模或存在不可预测扰动的情况。 综上所述，该方法通过RBF网络的学习功能、滑模变结构控制器的快速响应能力和自适应算法灵活调节参数的能力，在应对系统非线性和不确定性方面表现优异。这种方法的应用和实施对于提高机器人在复杂环境中的操作性能至关重要。