RBF神经网络在机械手无模型自适应控制中的应用

"基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究" 本文主要探讨了如何应对机械手在控制过程中遇到的扰动和未知模型问题，提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的自适应控制策略。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力和泛化能力，常被用于复杂系统的建模与控制。在机械手控制领域，由于机械手的动力学模型往往包含非线性、时变和耦合特性，传统的控制方法如计算力矩法在面对不确定性扰动时可能无法达到理想的控制效果。 作者赵成秀和张立红通过RBF神经网络对机械手的动力学模型进行在线自学习，旨在补偿建模误差并增强系统的鲁棒性。他们应用Lyapunov稳定性理论来设计网络权重的自适应学习律，确保网络逼近误差的收敛性和系统的稳定性。这种方法的关键在于，不需要事先精确地知道机械手的模型参数，而是让网络在运行过程中自我调整以适应实际系统的动态变化。 在实例分析部分，研究者以平面转动双臂机械手的轨迹跟踪为例进行了仿真实验。结果显示，所提出的控制策略能有效地补偿建模误差，实现无需模型的机械手自适应控制，显著提升了系统对外部不确定扰动的鲁棒性。这意味着即使在面临摩擦力、外部干扰等不确定因素时，也能保持良好的控制性能。 论文中提到，传统方法如迭代学习法在扰动变化时可能存在跟踪误差不收敛的问题，而滑模变结构方法可能会导致机器人的振动。相比之下，RBF神经网络自适应控制策略能更好地处理这些挑战，避免了因模型不准确或扰动变化引起的控制性能下降。 这项研究提供了一种新的、适用于实际工业机械手控制的自适应控制方法，它不仅能够适应模型的不确定性，而且提高了控制精度和系统的稳定性。这一成果对于提升机械手的控制效率和应对实际应用中的各种不确定性扰动具有重要的理论和实践价值。