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申请/专利权人：沈阳工业大学
摘要：本发明涉及一种机械臂神经网络控制方法，该方法建立单关节机械臂数学模型；采用高增益观测器得到关节角速度的估计量；针对机械臂数学模型产生的跟踪误差，设计带有预设性能函数的非线性变换限制跟踪误差的收敛轨迹，得到无约束的跟踪误差；根据无约束的跟踪误差和反步法，构造微分器；设计具有变结构的神经网络逼近状态方程中的不确定项，得到神经网络估计模型；根据关节角速度的估计量、微分器的输出和神经网络估计模型，设计机械臂神经网络控制律，实现跟踪误差按照预设性能收敛。另外，所设计的神经网络具有较小的逼近误差和较少的调节参数，有效避免了控制信号的频繁振荡和降低控制方法的计算量。
主权项：1.一种机械臂神经网络控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.建立单关节机械臂数学模型，并将单关节机械臂数学模型转换为状态方程；步骤2.根据所得到的状态方程，构造高增益观测器得到关节角速度的估计量；步骤3.针对单关节机械臂数学模型产生的跟踪误差，设计带有预设性能函数的非线性变换限制跟踪误差的收敛轨迹，得到无约束的跟踪误差；步骤4.根据无约束的跟踪误差和反步法，构造微分器；步骤5.针对状态方程中的不确定项，设计具有变结构的神经网络逼近不确定项，得到神经网络估计模型；步骤6.根据关节角速度的估计量、微分器的输出和神经网络估计模型，设计机械臂神经网络控制律，实现跟踪误差按照预设性能收敛；步骤1中单关节机械臂数学模型为： 其中，q表示关节角位置，表示关节角速度，表示关节角加速度，Jm为电机的转动惯量，Vm为粘性摩擦系数，Mm为关节的质量，lm表示从关节轴到质心的距离，g为重力加速度，Gτ为外部不确定性扰动，u为电机提供的控制力矩；步骤1中状态方程为： 其中，x1＝q，dm＝-GτJm，Fx1，x2表示不确定项，其表达式为
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