自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制。通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"."来直接辨识的各部分系统参数。该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量。基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定。仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值。

双臂空间机器人姿态、关节协调运动基于RBF神经网络的自适应控制算法

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,双臂空间机器人姿态、关节协调运动的控制问题.由Lagrange第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基双臂空间机器人的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、GL矩阵及其乘积算子定义,对双臂空间机器人系统进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了双臂空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动基于RBF神经网络的自适应控制算法.提出的控制算法不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,因此更适于实时应用.一个平面漂浮基双臂空间机器人系统的数值仿真,证实了该控制算法的有效性.

基于RBF神经元网络的漂浮基空间机械臂关节运动自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对漂浮基空间机械臂进行了神经网络系统建模;针对空间机械臂系统所有惯性参数均未知的情况,设计了漂浮基空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有通常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,此外,由于充分利用了空间机械臂的系统动力学特性,因此在控制过程中不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度、移动加速度以及姿态转角的角速度、角加速度。一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真证实了该方案的有效性。

漂浮基姿态受控空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态及关节协调运动的自适应神经网络控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术和GL矩阵及乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络系统建模;之后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练和学习,因此更适于实时应用.通过对一个平面两杆自由漂浮空间机械臂系统的数值仿真,证实了方法的有效性.

自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用。系统数值仿真证实了该控制方案的有效性。

漂浮基空间机器人的基于模糊神经网络的自适应补偿控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制(FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子"."分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求.

漂浮基空间机械臂姿态、末端爪手协调运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态、末端爪手协调运动的自适应神经网络控制问题。由拉格朗日方法,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、GL矩阵及其乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络建模。最后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况下,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂末端爪手协调运动的自适应神经网络控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息;并无需对神经网络进行离线训练、学习,因此更便于实时应用。一个平面两杆漂浮基空间机械臂系统的数值仿真,证实了该控制方案的有效性。