RBF神经网络驱动的自适应机械手跟踪控制研究

本篇研究论文探讨了"基于RBF网络逼近的自适应机械手控制"这一主题，由Na Wang撰写，来自青岛大学自动化与工程学院。作者旨在解决具有高度非线性结构的机器人手臂跟踪问题，提出了一种新颖的神经网络控制器，并着重于在线自适应控制算法的设计。 论文的核心内容是利用径向基函数(RBF)神经网络进行控制系统的逼近，这是一种能够处理非线性映射的强大工具。RBF网络的优势在于其良好的泛化能力和较快的学习速度，这在复杂机械臂系统中尤为重要，因为机械手运动通常涉及到多个维度的耦合和非线性特性。 作者首先分析了RBF神经网络控制器的稳定性及收敛性，分别考虑了四种不同的工作环境或条件。通过最小化系统误差，并结合机械臂的特性，他们设计了一套在线自适应算法。这种方法允许控制器根据实时数据调整，从而提高系统的动态响应性能和精度。 为了确保闭环系统的稳定性，文中运用了李亚普诺夫函数（Lyapunov function）理论，这是一种在控制理论中广泛使用的工具。通过这种方法，作者开发了自适应更新律和控制律，这些规则确保了系统的渐近稳定。这意味着随着系统运行时间的增加，控制器会不断优化，使机械手的运动趋向于理想轨迹。 此外，论文还考虑了不确定性因素对系统的影响，通过对每个不确定性进行神经网络逼近，进一步增强了系统的鲁棒性。通过对Lyapunov函数的综合分析，作者证明了整个系统在存在不确定性和变化条件下仍能保持整体稳定性。 这篇论文不仅提供了基于RBF网络的自适应机械手控制方法，而且展示了如何通过理论分析确保其实现高效、稳定的控制。这对于提升机械手臂在工业自动化、精密操作等领域中的应用性能具有重要意义。