改进的神经网络滑模控制在机械臂轨迹跟踪中的应用

"基于神经网络滑模的机械臂轨迹跟踪控制方法_刘晶.pdf"，这篇论文探讨了在机械臂轨迹跟踪控制中的挑战，如建模误差和外部干扰导致的控制性能下降。作者提出了一种改进的自适应神经滑模控制策略来解决这些问题。 文章介绍的控制方法分为两部分：状态反馈控制用于处理系统的确定部分，而改进的神经网络滑模控制则用于应对不确定性。神经网络被用来适应性地学习和估计系统不确定性的影响，其非线性映射特性使得它可以处理复杂的系统行为。通过神经网络的输出作为滑模控制器的动态补偿项，可以有效地抵消不确定性。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数，论文推导出了神经网络权重的更新规则，确保系统的稳定性。 为了确保神经网络的有效性和加快收敛速度，论文采用了遗传算法来优化神经网络的结构参数。这是一种基于生物进化原理的优化技术，能够搜索到神经网络的最佳结构配置。 在实际应用中，这个方法被应用于双关节机械臂系统的轨迹跟踪控制，并通过仿真验证了其有效性。仿真结果证明，提出的控制策略能够显著改善机械臂在面对建模误差和外界干扰时的轨迹跟踪性能，提高了控制精度。 关键词涵盖了神经网络、滑模控制、遗传算法、轨迹跟踪和机械臂，表明论文的核心内容涉及这些领域。文章的发表在《计算机工程与设计》期刊，反映了其在计算机科学和工程技术领域的专业性。 这篇研究为解决机械臂控制问题提供了一个创新的解决方案，利用神经网络和滑模控制理论，结合遗传算法优化，提升了轨迹跟踪控制的鲁棒性和效率。这一工作对于机器人控制、自动化和人工智能领域的研究具有重要的参考价值。