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文档简介

CHAPTER7神经网络控制引言及背景全局自适应神经网络控制器设计仿真实验27.2未知动态下机械臂全局神经网络控制器设计7.2未知动态下机械臂全局神经网络控制器设计引言及背景若干关节的机械臂是一个具有非线性和不确定性的系统。3多关节机械臂负载随时间变动等导致的较强时变性；惯性、质量等导致的参数不确定性；作业环境、驱动器等导致的不确定性。机械臂控制是多输入多输出的问题。有很多控制算法可以应用：PID控制滑模变结构控制、鲁棒控制、自适应控制智能控制理论间接神经网络动态稳定控制系统设计7.2未知动态下机械臂全局神经网络控制器设计全局自适应神经网络控制器设计

4机械臂闭环控制系统整体结构图

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9

状态变量轨迹图

误差反馈切换函数逼近项和鲁棒项全局跟踪

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11

(7.28)

12

(7.29)

13(7.31)

14(7.32)

15仿真实验

16两自由度机器人结构图仿真实验17

仿真实验18

19

20

神经网络的权值矩阵未调整到最优21

仿真结果与分析在系统运行初期，神经网络的权值矩阵（如图所示）还没有通过学习算法调整到最优，随着神经网络学习算法学习过程的推进，权值矩阵迅速收敛到最优值。梯度下降方法Thanks机器人控制—运动学

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