神经网络在刚柔关节机器人自适应反步控制中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于神经网络的刚柔关节机器人自适应反步控制技术，由北京交通大学的姚赞撰写，导师为宋永端，专业为控制理论与控制工程，完成于2011年。论文着重研究了考虑执行器故障在内的不确定性因素对机器人轨迹跟踪控制的影响，并提出相应的解决方案。 1. 论文首先指出，机器人系统是复杂非线性的，受到时变、强耦合特性的影响，还涉及到测量误差、未建模动态、外部扰动、关节柔性以及驱动器故障等不确定因素。这些因素使得控制系统设计极具挑战性，但也是实际应用中无法避免的问题。 2. 针对这些问题，论文提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的鲁棒自适应反步控制策略。这种方法结合了执行器动力学和机械臂动力学，处理了执行器力矩与电流之间的非线性关系，设计过程更为简洁，能有效应对电机电流与力矩非线性问题，增强了控制器的实效性和普适性。 3. 论文进一步创新性地将非线性参数化方法与神经网络相结合，在系统结构已知但参数未知的情况下，设计了鲁棒自适应反步控制器。利用RBF神经网络逼近不确定非线性项的最大上界，简化了控制器设计，减少了计算量。 4. 考虑到关节柔性、执行器故障、执行器动力学以及控制输入信号饱和等因素，论文提出了一种基于RBF神经网络的动态面错控制方法。通过一阶积分滤波器计算虚拟控制的导数，解决了反步法中的项数膨胀问题，实现了具有容错能力的控制，即使在执行器故障情况下也能保持系统的正常运行。 5. 论文的理论分析部分依赖于Lyapunov稳定性理论，确保了所设计控制算法的稳定性和跟踪精度。并通过Matlab仿真验证了算法的正确性和有效性。提出的控制策略不仅适用于机器人系统，还对其他复杂非线性系统具有广泛的指导意义。 6. 论文包含了19幅图表和67篇参考文献，充分展示了研究的深度和广度，为后续研究提供了丰富的资料和理论支持。 关键词：机械臂；径向基函数；神经网络；自适应反步控制；容错控制；刚柔关节机器人"