无模型自适应神经网络驱动的多机械臂同步控制策略

本文主要探讨了多机械臂系统在没有预先知道精确动力学模型的情况下，如何实现无模型自适应控制。研究者们采用了多神经网络技术，特别是RBF（径向基函数）神经网络，对每个单独的子机械臂系统进行动态建模。RBF神经网络以其非线性逼近能力和良好的泛化能力，能够有效地处理复杂系统的行为。 作者基于图论的理论，构建了一种新颖的同步耦合框架，用来描述各个子机械臂之间的相互作用关系。这使得控制器能够协调所有机械臂的动作，确保它们在执行任务时保持同步。滑模控制方法在此基础上被巧妙地融合，它通常用于系统参数不确定性和外部干扰的处理，增强了系统的鲁棒性。 核心创新在于设计了一种机械臂无模型自适应同步控制器，通过在线的神经网络权重迭代，控制器可以根据实际操作中的反馈实时调整，从而逼近机械臂的实际动力学特性。这种方法突破了传统依赖于精确数学模型的局限，使得控制器能够在各种未知环境和初始误差较大的情况下，仍能保证机械臂高效、准确地追踪期望轨迹。 此外，该控制器还展示了良好的适应性和抗扰动能力，即使在负载变化或外部条件不确定时，也能维持机械臂系统的稳定同步。通过Lyapunov稳定性分析，研究者验证了这一控制器设计的有效性和稳定性。作者还借助Matlab仿真工具，对所提出的控制器进行了深入的性能评估和验证。 这篇论文为多机械臂系统的设计与控制提供了一种新的无模型自适应策略，具有广泛的实际应用潜力，尤其是在自动化生产线、机器人协作等领域。它强调了神经网络和控制理论的结合在解决实际问题中的重要性，为未来复杂系统控制的研究开辟了新的思路。