摘要
本文将变结构原理引入网络控制器的鲁棒性设计.结果表明,此类控制器可自动补偿由于不精确学习或系统参数变化而引起的动态特性上的不足.
In this paper,variable structure control methods are introduced to robustify the neural net work controller. Simulation results demonstrate that this scheme can achieve fast and precise robot motion control under the circumstances of load changing and inaccuracy of inverse-dynamics learning.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第2期198-204,共7页
Control Theory & Applications
基金
京港交流中心[90078/R]和广东省科学基金