递归Elman神经网络在柔性关节机械臂自适应控制中的应用

"本文主要探讨了基于递归Elman神经网络的自适应动态面控制在柔性关节机械臂中的应用，以解决非线性、不确定性及外部扰动带来的挑战。" 在自动化领域，柔性关节机械臂因其能实现更精确、灵活的动作而被广泛应用。然而，这些机械臂的动力学模型具有复杂的非线性特性，且存在不确定性因素，如电机参数变化、负载变动以及不可预测的外部干扰，这给控制策略设计带来了困难。传统的控制方法可能难以应对这些问题，因此需要寻求新的控制策略。 本文提出了一种自适应动态面控制方法，旨在提高柔性关节机械臂的关节轨迹跟踪性能。动态面控制是一种先进的控制技术，它通过引入虚拟控制量，将系统的状态变量转化为表面函数，从而简化了控制器的设计，降低了反推控制器的复杂度。在这一框架下，控制律的计算变得更加简便，同时也保证了系统的稳定性。 为了在线补偿模型的不确定性，作者采用了递归Elman神经网络（RENN）。这种神经网络结构能够学习和适应系统的动态变化，通过在线更新权值来逼近未知的非线性特性。通过Lyapunov稳定性分析，可以推导出神经网络的权值自适应律，确保整个系统的稳定性与收敛性。 仿真研究表明，所提出的自适应动态面控制策略对于负载不确定性及外界扰动具有良好的鲁棒性。与传统的动态面控制方法相比，该方法显著提升了柔性关节在位置跟踪方面的精度，为实际应用提供了更强的性能保障。 关键词涉及的主题包括：柔性关节机械臂，这是研究的对象，其特点是关节具有柔性，使得运动控制更为复杂；动态面控制是核心的控制策略，通过动态面技术简化控制系统设计；递归Elman神经网络作为不确定性补偿工具，增强了控制系统的自适应能力；自适应控制是整个控制策略的基础，它允许控制器自动调整以适应系统的不确定性。 这项工作为解决柔性关节机械臂的控制问题提供了一种有效的方法，展示了递归Elman神经网络与动态面控制相结合的强大潜力，对于未来智能机器人和自动化领域的研究具有重要的参考价值。