基于RBF神经网络的多机械臂同步控制策略

本文主要探讨了一种基于神经网络的机械臂任务空间滑模同步控制策略，针对存在不确定性的多机械臂系统提出了创新解决方案。研究的核心是运用径向基函数(RBF)神经网络，这种神经网络以其自适应性强、泛化性能好等特点，在控制领域有着广泛应用。 在多机械臂系统的同步控制中，作者首先定义了机械臂之间的同步误差和交叉耦合误差，这是评估系统协调运动性能的关键指标。同步误差衡量各机械臂之间的位置或速度一致性，而交叉耦合误差反映了不同机械臂之间相互作用的影响。通过无向图理论，这些误差被有效地量化和处理。 设计的滑模同步控制器利用RBF神经网络来近似和补偿系统中的运动学不确定性（如关节刚度和摩擦等）以及动力学不确定性（如负载变化或外部干扰）。神经网络权重通过自适应律实时更新，确保控制器能动态适应环境的变化。这种在线学习机制提高了控制的鲁棒性。 稳定性分析是控制理论的重要组成部分，作者采用Lyapunov方法对所设计的控制器进行了严格的稳定性证明。Lyapunov函数在控制理论中被用来构建闭环系统的稳定性保证，它能够确保系统的长期行为是稳定的，避免混沌和不稳定现象的发生。 最后，通过计算机仿真验证了这一同步控制器的有效性和稳定性。通过比较控制前后的机械臂运动，展示了控制器能够有效地抑制误差，实现多机械臂的精确同步运动。实验结果表明，该方法在实际应用中具有良好的性能和实用性，对于提高多机械臂协作任务的执行精度和可靠性具有重要意义。 总结来说，本文的研究深入探讨了如何利用RBF神经网络和滑模控制技术解决多机械臂系统的同步问题，强调了自适应控制和稳定性分析的重要性，为复杂机械系统的设计和控制提供了新的思路和方法。