通过正交多项式神经网络跟踪的机器人控制

资 源 简 介

通过正交多项式神经网络跟踪的机器人控制

详 情 说 明

本文将探讨如何利用正交多项式神经网络来实现机器人非线性系统的跟踪控制。正交多项式神经网络相比传统神经网络具有显著优势，其基于切比雪夫正交多项式的设计使得网络结构更加简洁，同时能够实现更快的收敛速度。

在控制方案的设计中，自适应控制器通过正交神经网络在线调整权重参数，从而实现对非线性系统的精确跟踪。该方法的独特之处在于，它不需要事先了解系统的精确数学模型，而是通过神经网络的自适应学习能力来逼近系统的动态特性。

稳定性分析是控制系统的关键环节。通过Lyapunov稳定性理论，可以严格证明该控制方案能够保证权重误差和跟踪误差的一致有界性，确保系统在运行过程中始终保持稳定。这种理论保证使得该方法在实际应用中具有更高的可靠性。

为了验证控制效果，研究人员在双连杆机械手上进行了仿真实验。实验结果表明，基于正交多项式神经网络的自适应控制器能够有效跟踪期望轨迹，展现出良好的控制性能。这一方案为解决复杂机器人系统的控制问题提供了新的思路，特别是在处理非线性、强耦合的机械系统时表现出显著优势。