基于滑模与人工神经网络的单连杆柔性机械臂智能控制
机器人学
2022-03-22 v1 系统与控制
系统与控制
最优化与控制
摘要
本通讯提出了一种用于柔性连杆机械臂精确轨迹跟踪的新型智能控制方案。所提方法主要基于一种用于欠驱动系统的滑模控制器，并嵌入人工神经网络以处理建模误差。所采用的神经网络仅需单一输入和一个隐藏层，这大幅降低了控制律的计算复杂度，并使其能够在低功耗微控制器上实现。我们选择在线学习而非监督式离线训练，以允许神经网络权重在跟踪过程中实时调整。因此，所得控制器能够应对欠驱动问题，并通过经验学习实现自适应，从而具备妥善处理对象动态的能力。通过类李雅普诺夫稳定性分析援引 Barbalat 引理，证明了跟踪误差的有界性与收敛性。基于小型单连杆柔性机械臂的实验结果显示了所提控制方案的有效性，即便在高度不确定与噪声信号存在的情况下亦然。
引用
@article{arxiv.2203.10771,
title = {Intelligent control of a single-link flexible manipulator using sliding modes and artificial neural networks},
author = {Gabriel da Silva Lima and Diego Rolim Porto and Adilson Jose de Oliveira and Wallace Moreira Bessa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10771},
year = {2022}
}
备注
4 pages, 5 figures