RBF神经网络补偿的绳牵引并联机器人力/位混合控制

"基于RBF神经网络补偿的绳牵引并联机器人支撑系统力/位混合控制研究，旨在提高风洞试验中的WDPRSS末端执行器的精度。文章中，研究者利用Hamilton-Jacobi不等式（HJI）定理，并结合径向基函数（RBF）神经网络设计了一种力/位混合控制策略。通过对WDPRSS的动力学建模，以位姿为变量构建整体动力学方程，并将混合控制方法引入其中，形成误差闭环系统，证明了该系统的渐近稳定性。通过Matlab/Simulink仿真实验和样机实验，验证了所设计控制策略的正确性和有效性，并与传统的PD控制进行了比较。" 文章详细介绍了在绳牵引并联机器人支撑系统（WDPRSS）领域的控制技术。首先，针对WDPRSS在风洞试验中对高精度要求的应用场景，提出了力/位混合控制策略。这一策略基于Hamilton-Jacobi不等式（HJI）定理，这是一种在动态系统中处理不确定性和非线性问题的数学工具，用于确保系统稳定性。 接着，文章详细阐述了如何运用径向基函数（RBF）神经网络进行补偿。RBF神经网络是一种强大的非线性函数逼近器，能有效处理系统中的非线性特性，提高控制性能。通过将RBF神经网络集成到力/位混合控制器中，可以更精确地估计和补偿系统的不确定性，从而优化控制效果。 动力学分析是文章的关键部分，作者建立了WDPRSS的完整动力学模型，以位姿作为关键变量，这有助于理解系统的运动行为。将设计的混合控制策略插入动力学方程后，对误差闭环系统进行了稳定性分析，结果显示系统具有渐近稳定性，即随着时间推移，系统状态会趋向于一个期望的稳定状态。 为了验证理论分析的准确性，研究者进行了Matlab/Simulink仿真实验和实物样机实验。仿真结果证实了设计的力/位混合控制策略能够满足高精度控制要求，与传统的PD控制相比，其表现更优。实际样机实验进一步确认了这种方法在实践中的有效性。 该研究提供了一种创新的控制方案，结合了HJI定理和RBF神经网络的优势，为绳牵引并联机器人的精密控制提供了新的途径。此外，文章还提到了其他可能感兴趣的科研成果，如仿生水下子母机器人系统、基于Dyna-Q学习的旋翼无人机控制、机器人无模型视觉伺服定位控制以及非线性系统的自适应神经网络跟踪控制等，这些都展示了控制理论在不同领域的应用和发展。