一种液压机械臂自适应神经网络控制方法

    公开(公告)号:CN117289612A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311579069.X

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种液压机械臂自适应神经网络控制方法,建立液压机械臂的数学模型;基于神经网络的强大逼近能力,设计自适应神经网络逼近系统的建模不确定性,设计干扰观测器处理神经网络逼近误差和系统外干扰,构建了基于干扰观测器的液压机械臂自适应神经网络控制器,对液压缸的非线性动态进行补偿;运用李雅普诺夫稳定性理论进行基于干扰观测器的液压机械臂自适应神经网络控制器稳定性分析,得到系统有界稳定的结果。本发明控制方法采用自适应神经网络逼近系统的建模不确定性,采用干扰观测器处理神经网络逼近误差和系统外干扰,解决了时变外干扰下非线性参数的自适应控制问题,达到了期望的跟踪效果。

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