电驱动刚性机器人鲁棒神经网络轨迹跟踪控制设计

本文主要探讨了电驱动刚性机器人的鲁棒神经网络复合控制方法，针对该领域的技术挑战，研究人员提出了一个创新的控制策略。在设计过程中，他们采用了逐步逆向的设计思想，这一策略的核心在于将鲁棒控制与神经网络技术相结合，以增强系统的抗扰动能力和适应性。 传统的刚性机器人控制系统往往受到模型不确定性的影响，例如，机械结构的变化、电机参数的变化以及环境干扰等。该策略通过集成鲁棒控制，能够在一定程度上抵消这些不确定性的影响，确保机器人在实际运行中的稳定性和准确性。同时，它避免了传统方法中复杂的求导运算，这在实际应用中可以简化计算过程，提高控制效率。 神经网络部分，特别是在线学习算法，是本文的关键组成部分。通过这种方法，神经网络的连接权重能够根据实时数据动态调整，使得控制器能够自我优化，更好地适应不断变化的环境。理论分析证明，这种算法能够保证跟踪误差以及神经网络连接权重的估计始终保持在一个有界的范围内，从而保证了控制性能的长期稳定性。 此外，本文还强调了对关节角加速度可测性的要求，这是许多传统控制方法所依赖的。然而，新提出的策略无需这一假设，降低了硬件设备的需求，使得系统更加灵活且易于实施。 本文的主要贡献是提供了一种高效且鲁棒的电驱动刚性机器人轨迹跟踪控制方案，它结合了神经网络的自适应性和鲁棒控制的抗扰特性，显著提高了系统的稳定性和灵活性，具有重要的工程实践价值。通过仿真结果，研究者验证了这一控制策略的有效性和实用性，这对于电驱动刚性机器人在制造业、精密操作等领域有着广阔的应用前景。