基于RBF神经网络的谐波驱动机构动态面控制

针对具有多变量和未知非线性的谐波驱动机构,建立其系统数学模型,定义系统误差,并逐步构造虚拟函数,利用RBF神经网络在线逼近谐波驱动机构中的非线性环节,最后建立系统自适应控制规律,设计基于RBF神经网络的动态面控制器。结合Lyapunov稳定性分析方法论证闭环系统的收敛性,通过理论分析并与常规PID的仿真结果进行比较。结果表明,所提出的神经网络动态面控制器实现了对谐波驱动机构的高性能跟踪控制,且具有很好的控制精度,有效地抑制未知非线性外界扰动对系统的影响。