买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京师范大学泰州学院

摘要：一种齿轮巡检非线性全局滑模有限时间神经网络控制方法，包括，基于齿轮巡检机器人系统N关节机械臂数学模型，构建无模型控制框架并定义跟踪误差方程；利用径向基神经网络观测器，实现对齿轮巡检机器人系统不确定性参数和未知外扰实时观测补偿；以跟踪误差方程和非线性函数为基础，结合齿轮巡检机器人系统N关节机械臂惯性矩阵、跟踪误差非线性函数比例项、跟踪误差非线性函数积分项、跟踪误差非线性函数初始项，构建有限时间收敛非线性全局滑模面；采用系统扰动自适应趋近律，设计齿轮巡检机器人系统N关节机械臂非线性全局滑模有限时间神经网络控制器；验证了齿轮巡检机器人系统N关节机械臂为目标的轨迹跟踪试验。

主权项：1.一种齿轮巡检非线性全局滑模有限时间神经网络控制方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，基于齿轮巡检机器人系统N关节机械臂数学模型，构建无模型控制框架并定义齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差方程；S2，利用径向基神经网络观测器，实现对齿轮巡检机器人系统不确定性参数和未知外扰进行实时观测补偿；S3，以齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差方程和非线性函数为基础，结合齿轮巡检机器人系统N关节机械臂惯性矩阵、齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数比例项、齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数积分项、齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数初始项，构建有限时间收敛非线性全局滑模面；步骤S3中，定义所述的有限时间收敛非线性全局滑模面： st＝[s1ts2t…snt]Tkgnp＝diag[k1gnpk2gnp…kngnp]Tkgni＝diag[k1gnik2gni…kngni]T k＝diag[k1k2…kn]T 其中，kgnpfal[et,γ,η]是齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数比例项，kgnp是比例系数，是齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数积分项，是变量因子，γ、η是调参增益，kgni是积分系数，k是反馈增益，kgnpfal[e0,γ,η]是齿轮巡检机器人系统N关节机械臂跟踪误差非线性函数初始项，et是所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的跟踪误差，Mq即Mqt∈Rn×n为齿轮巡检机器人系统N关节机械臂惯性矩阵；将所述的有限时间收敛非线性全局滑模面取一阶微分： 定义所述的有限时间为：当|et|η时： 当|et|η时： 其中，ts是有限收敛时间，C是任意常数；S4，采用系统扰动自适应趋近律，设计齿轮巡检机器人系统N关节机械臂非线性全局滑模有限时间神经网络控制器τt；步骤S4中，定义所述的系统扰动自适应趋近律： 其中，δ是所述的系统扰动自适应趋近律调节增益，其自适应率为β1，β2，…，βn是调参增益，步骤S4中，基于所述的径向基神经网络观测器、所述的有限时间收敛非线性全局滑模面、所述的系统扰动自适应趋近律，由无模型控制框架设计齿轮巡检机器人系统N关节机械臂非线性全局滑模有限时间神经网络控制器τt：当|et|η： 当|et|η： 其中，mqt∈Rn×n为齿轮巡检机器人系统N关节机械臂无模型框架控制器无物理意义调参增益矩阵，是q*t的二阶微分，q*t是所述的齿轮巡检机器人系统N关节机械臂的目标轨迹，是齿轮巡检机器人系统不确定性参数和未知外扰的估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京师范大学泰州学院 一种齿轮巡检非线性全局滑模有限时间神经网络控制方法