基于FNTSM-ELM的机器人执行器控制策略

针对机器人执行器系统强非线性及参数不确定性,提出了一种极限学习机(ELM)自适应误差估计的快速非奇异终端滑模(FNTSM)控制算法。通过使用快速非奇异终端滑模面和输出跟踪结构,同时从闭环系统全局稳定性的角度出发,利用Lyapunov稳定性意义自适应调整ELM的输出权值,给出了闭环稳定性和有限时间收敛性,保证了系统的快速误差收敛特性和高跟踪精度,实现对系统集总不确定性上界的自适应误差估计。提出的控制方法不仅可以实现有限时间误差收敛,而且不需要预知集总不确定性界。仿真结果证明,所提出的控制方法与现有自适应滑模等控制方法相比,在跟踪以及抗干扰能力方面的显著性能。