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文檔簡介
1、隨著科學的不斷發(fā)展和人類的需要,機器人技術已經向遙遠的太空發(fā)展。由于太空環(huán)境非常復雜而危險,人類很難完成預期的任務,例如太空微重力、高真空、強輻射和微小行星體的存在,于是空間機器人以其獨特的優(yōu)勢出現(xiàn)在太空中,代替人類完成困難的任務。近年來空間機器人技術越來越受到世界各國科學家的高度重視。
空間機械臂在實際的工作中,系統(tǒng)存在著很多不確定性因素,基于系統(tǒng)動力學的控制方法,如協(xié)調控制、計算力矩控制等方法的控制效果差,甚至不穩(wěn)定,
2、本文針對姿態(tài)受控的不確定性空間機械臂在關節(jié)空間的軌跡跟蹤問題,設計了兩種滑??刂品椒ǎ?br> 第一種,以Terminal滑??刂品椒榛A,利用神經網絡能夠學習系統(tǒng)的不確定性和干擾的上界,研究新方法,并且用飽和函數(shù)來代替符號函數(shù)降低系統(tǒng)的抖振問題,能使系統(tǒng)跟蹤誤差在有限時間內收斂為零。進一步改進方法,利用兩個RBF神經網絡分別逼近系統(tǒng)的非線性函數(shù)和不確定性上界,完全無需計算復雜的動力學模型,能夠在系統(tǒng)存在不確定性和外部干擾的情況
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