文献类型：期刊文章

作　　者：付涛[1] 王大镇[1] 弓清忠[1] 祁丽[1]

机构地区：[1]集美大学机械与能源工程学院,福建厦门361021

出　　处：《大连理工大学学报》

基　　金：福建省高校产学研重大科技计划资助项目(2012H6016);福建省自然科学基金资助项目(2011J01321)

年　　份：2014

卷　　号：54

期　　号：5

起止页码：523-530

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高机器人轨迹跟踪控制性能,在神经网络滑模控制方法的基础上,提出了一种改进型神经网络自适应滑模控制方法.该方法将神经网络作为控制器,利用其非线性映射能力来逼近各种未知非线性,同时通过在控制律中加入鲁棒项来消除逼近误差.考虑到隐含层单元数和网络结构参数对神经网络映射有效性的影响,将降低抖振作为优化目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行优化.最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并与其他控制方法进行了对比分析.仿真结果表明,基于该方法所设计的控制系统具有良好的鲁棒性和控制精确度,同时有效地削弱了抖振.

关 键 词：神经网络 机器人 轨迹跟踪  滑模控制 粒子群优化算法

分 类 号：TP242]