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基于神经网络的机械臂任务空间滑模协同控制

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简介：
本研究提出一种基于神经网络的机械臂任务空间滑模协同控制方法，有效提升系统响应速度与精度，适用于复杂环境下的精准操控。 针对存在不确定性的多机械臂系统,本段落运用RBF神经网络设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂的同步运动问题。根据无向图理论定义了机械臂之间的同步误差及交叉耦合误差，并通过自适应律在线更新RBF神经网络权值，以逼近并补偿机械臂在运动学和动力学方面的不确定性。基于Lyapunov方法进行了稳定性分析，并最终通过仿真验证了该同步控制器的稳定性和有效性。

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  • 基于神经网络的机械臂任务空间滑模协同控制
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    本研究提出一种基于神经网络的机械臂任务空间滑模协同控制方法，有效提升系统响应速度与精度，适用于复杂环境下的精准操控。 针对存在不确定性的多机械臂系统,本段落运用RBF神经网络设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂的同步运动问题。根据无向图理论定义了机械臂之间的同步误差及交叉耦合误差，并通过自适应律在线更新RBF神经网络权值，以逼近并补偿机械臂在运动学和动力学方面的不确定性。基于Lyapunov方法进行了稳定性分析，并最终通过仿真验证了该同步控制器的稳定性和有效性。
     
  • 基于神经网络的二自由度机械臂控制_bybgn_神经网络机械臂控制系统_神经网络_机械臂
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    本研究开发了一种基于神经网络的二自由度机械臂控制系统，通过模拟人脑神经元工作原理，实现了对机械臂运动轨迹和姿态的精确控制。该系统具有自学习、自适应的特点，在复杂环境下表现出卓越性能。 基于MATLAB软件，使用神经网络控制机械臂取得了明显的效果。
     
  • aa.zip_滑模控制与神经网络应用_滑模神经网络_神经网络机械控制系统
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    本资源探讨了滑模控制理论在神经网络中的应用及其于机械控制系统的实现，深入分析滑模神经网络的结构与优势。 《基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计》由贾鹤鸣撰写，提供了一种非常有效的滑模算法，相关领域的同学可以参考使用。
     
  • 基于神经网络滑模的机械臂轨迹追踪控制策略_刘晶.pdf
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    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。
     
  • 基于混合轨迹的柔性空间机械臂神经网络控制系统(2011年)
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    本研究提出了一种基于混合轨迹规划与神经网络控制技术的柔性空间机械臂系统。该系统能够在复杂任务中实现高精度操作，同时有效补偿机械臂振动和变形，提高作业效率与稳定性。 本段落探讨了基于混合轨迹的漂浮基柔性空间机械臂在载体姿态、关节协调运动及柔性振动方面的滑模神经网络控制器设计问题。为了主动控制柔性空间机械臂系统的柔性振动，利用虚拟控制力的概念生成了一种能同时反映姿态和关节运动期望轨迹以及柔性振动特性的混合轨迹。基于这种混合轨迹，并通过采用神经网络来逼近系统未知部分的方法，提出了一套能够协调机械臂运动的滑模神经网络控制器方案。该方案能够在确保跟踪性能的同时有效抑制柔性杆件的振动。 对一个平面刚柔组合的空间机械臂进行了数值仿真测试，结果表明所设计的控制策略具有良好的效果。
     
  • 基于RBF神经网络的滑模控制在机械臂轨迹跟踪中的应用
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    本研究探讨了将径向基函数(RBF)神经网络与滑模控制策略结合应用于机械臂的轨迹跟踪问题，旨在提高系统的动态响应和鲁棒性。通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。 本段落记录了机械臂轨迹跟踪学习过程中的笔记，并提出了一种基于RBF神经网络的滑模控制器来控制二自由度机械臂进行轨迹跟踪。利用Lyapunov稳定性定理评估系统的稳定性和收敛性，随后通过MATLAB/Simulink仿真验证所建立模型的有效性。首先对比了加入鲁棒项前后对机械臂角度、速度和关节力矩追踪效果的影响；接着考察不同滑模系数对系统性能的差异。实验结果显示，在引入鲁棒项后，控制器表现出更快的稳定性和更佳的收敛特性；对于不同的滑模系数而言，较小值能够带来更好的收敛结果以及快速稳定的响应时间，但同时也可能导致系统的反应速度减慢，并且存在一个临界点使得进一步降低滑模系数不再有益。
     
  • 基于自适应神经网络的多机械臂系统无模型同步控制
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    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。
     
  • 【MATLAB源码】基于RBF神经网络的滑模控制（应用于二自由度机械臂）
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的RBF神经网络滑模控制算法，专门针对二自由度机械臂系统进行优化和仿真。 RBF神经网络滑模控制应用于二自由度机械臂的MATLAB源码。
     
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    本研究聚焦于RBF（径向基函数）在控制系统中的应用，探讨了RBF控制与滑模控制技术结合的可能性，并深入分析了RBF神经网络的优化策略。 RBF神经网络滑模控制算法和控制模型是完全可用的，并且效果很好。