RBF神经网络的漂浮空间机器人鲁棒自适应控制策略

本文主要探讨了"漂浮基空间机器人的径向基神经网络鲁棒自适应控制"这一主题，针对一类在自由漂浮空间中运行的机器人系统，这类系统存在参数和非参数不确定性。研究者采用了径向基函数(RBF)神经网络与自适应鲁棒补偿控制策略来解决轨迹跟踪问题。 首先，针对参数不确定性，研究者利用RBF神经网络进行自适应学习，通过不断调整网络权重以逼近系统模型，从而补偿不确定性带来的影响。这种方法依赖于Lyapunov函数理论，确保神经网络权重的自适应修正过程能够保持系统的稳定性。通过滑模控制器，能够有效地消除由于参数变化引起的逼近误差，确保系统的精确控制。 其次，非参数不确定性是通过鲁棒控制器来处理的，这个控制器具备实时自适应估计的能力，即使面对未知的不确定上界，也不需要预先设定。这种设计强调了鲁棒性，使得控制器能够在没有先验知识的情况下依然能有效应对各种不确定因素。 设计的神经网络动态补偿的鲁棒控制器不仅注重理论上的稳定性，还引入了PD反馈，目的是为了使控制策略更加易于实际工程应用。这种结合了RBF神经网络和鲁棒控制的方法，显著提高了系统的收敛速度，同时保证了控制精度的高水平。 论文的实验部分展示了这种自适应神经网络控制算法的有效性，通过实际的系统测试，证实了它在处理复杂环境中的稳健性和准确性，为自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪提供了可靠的控制策略。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种创新的控制方法，结合RBF神经网络和鲁棒自适应技术，有效地解决了空间机器人系统在复杂条件下的轨迹跟踪问题，为未来的空间机器人控制技术的发展提供了一个重要的研究方向。