基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制OA北大核心CSTPCD
Collaborative robust control for dual-arm of industry robot based on adaptive neural network
为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法.首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹…查看全部>>
To overcome the influence of uncertainties such as mechanical friction,external interference,and model errors on the accuracy of industry robot dual-arm motion trajectory control,a collaborative robust control method for industry robot dual-arm based on adaptive neural network was designed.Firstly,a dynamic model of industry robot dual-arm with various uncertainties was established.Then,a collaborative control law with uncertainty was designed by constructin…查看全部>>
贾英霞;王东辉
商丘市职业教育中心,商丘 476000河南省数控技术工程技术研究中心,郑州 450001
机械工程
工业机器人双机械臂机械摩擦模型误差不确定性自适应神经网络协同鲁棒控制
industrial robotdual-armmechanical frictionmodel erroruncertaintyadaptive neural networkcollaborative robust control
《现代制造工程》 2024 (6)
61-68,8
河南省高等学校重点科研项目(24B520030)河南省职业教育教学改革研究与实践项目(202302838)
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