chapter9.5-基于输入饱和的机械臂增强导纳控制

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CHAPTER9其他控制方法2饱和约束问题描述观测器设计控制器设计仿真验证9.5基于输入饱和的机械臂增强导纳控制9.5基于输入饱和的机械臂增强导纳控制饱和约束问题描述3饱和非线性不确定系统代表一类非线性系统，幅值饱和描述的是执行器的输入和输出之间的幅值关系。饱和现象的数学描述可以表示为：

输入饱和约束观测器设计4

将式（9.127）变换到拉普拉斯域：

由上式可知，将外力矩信号通过一个低阶滤波器可以得到r：6控制器设计

7将控制力矩带入式（9.132）中可得：

9将式（9.135）和式（9.136）代入式（9.133）得：

10对式（9.138）求导数：

将式（9.137）代入上式可得：

11将RBFNN更新律代入上式得：

利用Young不等式并结合式（9.136）得：

12基于Young不等式，可将式（9.141）化简为如下形式由式（9.130）可得

13化简式（9.143）可得：化简式（9.144）可得：

仿真验证力矩观测器仿真

动量p的实际曲线和期望曲线

观测器估计的力矩比较接近实际力矩，各关节的广义动量误差可趋近于零，说明设计的观测器的估计性能良好。导纳控制器仿真

控制力矩神经网络权重列向量的范数

带输入饱和的神经网络控制器的跟踪性能带输入饱和补偿器的控制力矩输入饱和的仿真

带输入饱和的神经网络控制器的跟踪误差带输入补偿的神经网络控制器的跟踪误差如上图所示。上述仿真结果验证了神经网络控制器的的有效性。Thanks机器人控

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