RBF神经网络驱动的空间柔性机械臂PID快速学习控制策略

本文主要探讨了"基于神经网络的空间柔性机械臂PID快速学习控制"这一主题，发表于2011年的《XXX》期刊（Volume 38, Issue 5）。作者张文辉、马静和高九州来自中国徐州师范大学机电工程学院和哈尔滨工业大学航天学院，他们针对自由漂浮柔性空间机器人在轨迹跟踪中的挑战，提出了创新的解决方案。 论文的核心内容聚焦于非线性动力学建模。首先，作者构建了漂浮基柔性空间机器人的动力学模型，认识到径向基函数(RBF)神经网络强大的非线性逼近能力。通过将柔性臂的逆动力学模型近似为RBF网络，这种网络结构使得控制器设计更为精确，能够处理复杂的动态行为。 研究者采用了混合控制策略，即结合传统的PID控制器与RBF神经网络控制器，两者协同工作，以确保系统的稳定性和鲁棒性。PID控制器负责提供误差代价函数，而RBF神经网络则用于快速学习并适应环境变化。神经网络的参数设置方面，固定中心参数有助于保持网络结构的稳定性，扩展宽度则通过启发式关系动态调整，确保了网络对输入数据的高效响应。网络权值的优化采用改进的最优准则算法，旨在进一步提升学习速度和控制精度。 论文的关键实验部分展示了这种RBF神经控制器的有效性，结果显示其能够实现快速的误差收敛，对于提高空间柔性机械臂的轨迹跟踪性能具有显著优势。因此，这项研究对于理解和控制柔性机械臂在复杂空间环境中执行任务具有重要的理论价值和实践意义，尤其是在航空航天和精密制造等领域。 本文的关键词包括RBF神经网络、柔性空间机器人、启发式学习和PID控制，反映出研究者对当前先进控制技术的融合应用有深入理解，并对解决实际工程问题具有实用性。该论文不仅提供了理论基础，也为未来柔性机械臂控制系统的优化设计提供了新的思路和方法。