基于神经网络的柔性机械手Backstepping 控制

doi:10.14139/j.cnki.cn22-1228.2022.06.022

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考虑到柔性机械手动力学方程和高度非线性等特点，在控制器设计中引入 Backstepping 设计思想，将原复杂的高阶非线性系统分解成低阶简单系统。为了有效的逼近被控对象中非线性函数，本文提出一种将径向基函数(Ｒadial basis function，ＲBF)神经网络与 Backstepping 控制思想相结合的控制

方法。仿真结果表明，基于径向基函数的神经网络 Backstepping 控制方法能够实现柔性机械手控制系统的稳定。

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	苏蓓蓓

关键词: 柔性机械手 Backstepping 非线性函数神经网络

Abstract:

The dynamic equations of the flexible manipulator are complex and highly nonlinear，the Backstepping design idea is introduced into the controller design and the original complex high-order nonlinear system is decomposed into a low-order simple system．In order to effectively approximate the nonlinear function in the controlled object，it proposes a control method that combines the Ｒadial basis function (ＲBF)neural network with the backstepping control idea．The simulation results show that the neural network backstepping control method based on radial basis function can realize the stability of the flexible manipulator control system．

Key words: flexible manipulator backstepping nonlinear function neural network

出版日期: 2022-12-25 发布日期: 2022-12-25 整期出版日期: 2022-12-25

ZTFLH:

O 4-33

引用本文:

苏蓓蓓 . 基于神经网络的柔性机械手Backstepping 控制 [J]. 大学物理实验, 2022, 35(6): 106-111.
SU Beibei. Backstepping Controller for Flexible Manipulator Based on Neural Network . Physical Experiment of College, 2022, 35(6): 106-111.

链接本文:

http://dawushiyan.jlict.edu.cn/CN/10.14139/j.cnki.cn22-1228.2022.06.022 或 http://dawushiyan.jlict.edu.cn/CN/Y2022/V35/I6/106

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