电驱动刚性机器人鲁棒神经网络复合控制：策略与有效性验证

本文主要探讨的是"电驱动刚性机器人的鲁棒神经网络复合控制"这一主题，发表于2002年的《控制与决策》杂志第17卷第1期。作者白萍、方廷健和葛运建针对电驱动刚性机器人在轨迹跟踪中的控制问题，提出了一个新颖的策略。他们利用逐步逆向设计的思想，将鲁棒控制与神经网络控制技术相结合，形成了一种复合控制方案。 该策略的核心在于，通过鲁棒性设计，成功地应对了机器人模型不确定性的影响，避免了复杂的微分求解和对关节角加速度实时测量的需求。这在实际应用中具有重要意义，因为模型不确定性是机器人控制系统普遍面临的一个挑战，而对加速度的精确测量在某些情况下可能难以实现。 文章详细介绍了控制器的结构，包括其组成部分以及如何将神经网络嵌入到控制流程中。特别关注的是，文中提出了一种在线学习算法来调整神经网络的连接权，这一算法的关键特性在于它能够保证跟踪误差以及网络权重估计在控制过程中始终保持在有限范围内，确保了系统的稳定性和准确性。 作者还提供了理论证明，阐述了这种控制策略的理论基础，即通过这个算法，最终可以达到跟踪误差有界的稳定状态。此外，仿真结果进一步证实了所提方法的有效性和优越性，这不仅展示了控制策略在理想情况下的性能，也为实际应用提供了有力的支持。 本文的关键词包括电驱动刚性机器人、鲁棒控制和神经网络控制，反映出研究者对这些领域深入理解的同时，也强调了它们在解决复杂机器人系统问题时的优势。在固态分类号TP24下，该论文被标记为A类，表明其学术价值得到了认可。这篇论文提供了一个创新且实用的解决方案，对于电驱动刚性机器人的轨迹跟踪控制有着重要的理论和实践意义。