RBF神经网络分块建模与PI鲁棒滑模控制在机器人关节中的应用

"该文提出了一种应用于关节机器人控制的分块建模和PI鲁棒滑模控制策略，旨在解决由于不确定性和外界干扰导致的关节位置镇定和轨迹跟踪问题。通过使用三个径向基函数（RBF）神经网络对机器人动力学模型中的不确定性进行分块建模，构建了机器人估计模型。神经网络的权重采用自适应算法进行调整。基于这个估计模型，设计了PI鲁棒滑模控制器，确保在三关节机器人中实现快速、精确的力矩控制。实验结果显示，三个关节在大约1秒内能够到达期望位置并跟踪期望轨迹，同时，镇定误差和跟踪误差能够迅速且稳定地减小到零。论文还利用Lyapunov稳定性理论证明了整个控制系统的全局渐近稳定性。" 这篇论文详细探讨了关节机器人控制中的一个重要挑战，即如何在存在结构参数不确定性、外界干扰和结构振动的情况下，实现关节位置的精确镇定和轨迹跟踪。作者通过引入RBF神经网络，对不确定的机器人动力学模型进行了分块建模，这种方法有助于更有效地处理各种不确定性因素。每个RBF神经网络负责建模一个特定的不确定项，从而提高了模型的准确性。 神经网络的权值采用自适应算法动态调整，使得模型能实时适应环境变化。基于此估计模型，作者设计了一个PI鲁棒滑模控制器，这种控制器的优势在于其鲁棒性，能够抵抗不确定性和干扰，同时保持良好的控制性能。在三关节机器人的实验中，该控制器表现出色，能够在很短的时间内使关节达到期望位置，并准确跟踪预设轨迹。 为了证明控制系统的稳定性，作者定义了一个积分型的Lyapunov函数，并利用Lyapunov稳定性理论进行分析，证明了整个控制系统的全局渐近稳定性。这意味着即使在存在不确定性的情况下，系统也能保持稳定，不会出现发散行为。 这篇研究为关节机器人的控制提供了一种有效的方法，通过结合RBF神经网络的建模能力和鲁棒滑模控制的稳定性，解决了复杂环境下的精确控制问题。这一成果对于机器人技术的发展，尤其是在工业自动化和军事装备领域，具有重要的理论和实践意义。