多机械臂系统无模型自适应神经同步控制研究

"多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制" 本文主要探讨了如何针对模型未知的多机械臂系统实现无模型自适应神经网络同步控制。作者张佳舒、张烨和赵东亚提出了一种创新性的控制策略，旨在解决传统控制方法依赖于精确数学模型的问题，以及在面对不确定性和动态变化时的局限性。 首先，文章提到利用径向基函数（RBF）神经网络来逼近每个子机械臂系统的动力学模型。RBF神经网络因其良好的非线性映射能力，能有效处理复杂系统中的非线性问题。每个子机械臂被看作一个独立的子系统，通过各自的RBF神经网络进行建模，这样可以独立地适应每个机械臂的特性和行为。 接着，文章基于图论原理定义了子系统之间的同步耦合关系。在多机械臂系统中，各子系统的协调运动是至关重要的，因此需要定义一种机制来确保它们的运动同步。通过这种耦合关系，可以确保各个机械臂在执行任务时保持一致的动作，这对于协同操作至关重要。 为了进一步增强控制性能，文章引入了滑模控制理论。滑模控制是一种具有强鲁棒性的控制策略，它能有效地处理系统参数变化和外部扰动。通过结合滑模控制与神经网络，设计出了无模型自适应同步控制器。这种控制器能在系统参数不确定或负载发生变化的情况下，保证机械臂仍能快速跟踪期望的轨迹。 文章强调，神经网络权重的在线迭代过程使得控制器能够随着机械臂任务的变化实时更新模型，这极大地扩展了其应用范围。即使在初始误差较大时，也能确保快速跟踪性能。同时，由于该控制器具备鲁棒性，即使在负载变化等不确定性条件下，也能维持系统的同步运行，增强了系统的稳定性和可靠性。 最后，作者通过Lyapunov稳定性分析证明了所设计同步控制器的稳定性，并在Matlab环境下进行了仿真验证，以展示控制器的有效性和性能。 这项工作提供了一个实用的、适应性强的控制方案，适用于模型未知的多机械臂系统，尤其在面临不确定性、动态变化和复杂任务需求时，表现出优秀的控制效果。