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机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RBF神经网络算法结构,推导了RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方程式和在线补偿法则,引用李雅普诺夫函数证明机械臂控制系统的稳定性.采用Matlab软件对双关节机械臂运动轨迹跟踪误差进行仿真,并与PID控制系统的跟踪误差进行对比和分析.仿真误差曲线显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰因素的影响时,采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,不仅跟踪误差较小,而且输入转矩波动幅度较小.机械臂末端采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,提高了机械臂的定位精度,降低了抖动幅度.
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中国工程机械学报
ISSN： 1672-5581
CN： 31-1926/TH
Year： 2018
Issue： 2
Volume： 16
Page： 106-110
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