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空间机械臂基于神经网络的死区补偿控制
学兔兔
第50卷第13期 机 械 工 程 学 报 Vl01.50 NO.13
20 1 4年 7月 JOURNAL 0F MECH A NICAL ENGINEERING Ju1. 2 0 1 4
DoI:1O.3901/JME.2014.13.052
空间机械臂基于神经网络的死区补偿控制水
张文辉 2 叶晓平
f1.丽水学院工学院 丽水 323000;
2.哈尔滨工业大学航天学院 哈尔滨 150001)
摘要:针对自由漂浮空间机械臂所存在的模型误差和机械传动机构中的齿隙死区问题,提出基于神经网络的自适应补偿控制
方法。对于系统的模型误差,利用神经网络的逼近能力来对不确定部分进行自适应补偿,而设计变结构控制器消除逼近误差。
对于关节执行机构中的齿隙死区,利用两个神经网络来分别进行死区模型的估计与补偿,利用死区补偿原理来推导死区输出、
死区补偿器及控制器三者之间的数学关系,进而设计基于神经网络的控制器、补偿器及死区估计器的自适应在线学习律。基
于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。仿真结果验证了控制器的有效性。
关键词:神经网络;死区补偿;空间机械臂;自适应控制
中图分类号:TP242
Dead Zone Compensation Control of Free-floating Space Robotic
Manipulators Based on Neural Network
ZHANG Wenhui YE Xiaoping
f1.Institute ofTechnology,Lishui University,Lishui 323000;
2.School ofAstronautics,Harbin Institute of Technology,Harbin 1 5000 1)
Abstract:Model errors and dead—zone problems of free—floating space manipulators are considered.An adaptive compensation
control method based on neural network is put forward.Neural network with good approximation ability is used to compensate the
model errors.Variable structure controller is designed to eliminate approximation errors of neural network.Two neural networks is
designed respectively to estimate and compensate dead zone model ofjoint actuator.By the dead zone compensation principle,the
online adaptive learning law of weights is designed.The stability of control system is proved based on Lyapunov theory.The
simulation results verify the effectiveness of the controller.
Key words:neural network;dead zone compensation;space robotic manipulators;adaptive control
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