基于径向基神经网络终端滑模控制机械臂轨迹方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明提供基于径向基神经网络终端滑模控制机械臂轨迹方法及系统,包括:建立n自由度旋转关节的刚性机械臂动力学模型;为刚性机械臂动力学模型设计线性双幂次转换滑模面;将线性双幂次转换滑模面中的非奇异固定时间终端滑模面代入刚性机械臂动力学模型中,据以得出未知非线性函数数据;设计并利用径向基神经网络对未知非线性函数数据进行逼近,据以获取控制器设计数据;根据控制器设计数据设计基于径向基神经网络的非奇异固定时间终端滑模控制器,据以跟踪控制机械臂在固定时间内的轨迹。本发明解决了现有技术中存在的机械臂未知模型参数、自身摩擦和外部扰动、系统奇异性、模型的不确定性产生的误差及抖振的技术问题。

基本信息
专利标题 :
基于径向基神经网络终端滑模控制机械臂轨迹方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114516047A
申请号 :
CN202210132977.3
公开(公告)日 :
2022-05-20
申请日 :
2022-02-14
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
樊渊成蓉李丽珍宋程方笑晗程松松潘天红郭予超
申请人 :
安徽大学
申请人地址 :
安徽省合肥市蜀山区肥西路3号
代理机构 :
合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
朱文振
优先权 :
CN202210132977.3
主分类号 :
B25J9/16
IPC分类号 :
B25J9/16  
IPC结构图谱
B
B部——作业;运输
B25
手动工具;轻便机动工具;手动器械的手柄;车间设备;机械手
B25J
机械手;装有操纵装置的容器
B25J9/00
程序控制机械手
B25J9/16
程序控制
法律状态
2022-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : B25J 9/16
申请日 : 20220214
2022-05-20 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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