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球形对象族的最优鲁棒镇定
  • ISSN号：1000-8152
  • 期刊名称：《控制理论与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP24[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(69904003);教育部博士点基金资助项目.
作者： 吕斌[1], 伍清河[1], 徐粒[2]
关键词： 气动机器人, 位置伺服系统, 神经网络, 离线训练, 在线学习
中文摘要：

针对所研制的关节型4自由度气动机器人位置伺服系统的特点,提出采用神经网络辨识器在线学习系统模型,以之实时调整神经网络控制器相应的参数,来适应有杆气缸左右两腔摩擦力和压力在运动过程中变化复杂的情况,增强系统对于惯性负载变化和外部干扰的自适应性.实验证明,采用自学习神经网络控制可以得到较好的动态响应性能,系统具有较强的自适应性和鲁棒性,并获得了满意的重复稳态精度.

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期刊信息
  • 《控制理论与应用》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编：胡跃明
  • 地址：广州五山路华南理工大学3号楼516室
  • 邮编：510640
  • 邮箱：aukzllyy@scut.edu.cn
  • 电话：020-87111464
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-8152
  • 国内统一刊号：ISSN：44-1240/TP
  • 邮发代号:46-11
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:21084