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[1]许崇立a,王冬青b,周 振a.机械臂滑模控制算法研究[J].工业仪表与自动化装置,2021,(01):3-7+12.[doi:1000-0682(2021)01-0000-00]
 XU Chonglia,WANG Dongqingb,ZHOU Zhena.Research on sliding mode control algorithm of manipulator[J].Industrial Instrumentation & Automation,2021,(01):3-7+12.[doi:1000-0682(2021)01-0000-00]
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机械臂滑模控制算法研究

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2021年01期
页码:
3-7+12
栏目:
出版日期:
2021-02-15

文章信息/Info

Title:
Research on sliding mode control algorithm of manipulator
作者:
许崇立a王冬青b周 振a
青岛大学 a.自动化学院;b.电气工程学院,山东 青岛 266071
Author(s):
XU ChongliaWANG DongqingbZHOU Zhena
a.School of Automation; b.School of Electrical Engineering, Qingdao University, Qingdao Shandong 266071, China
关键词:
不确定性滑模控制改进干扰观测器神经网络
Keywords:
uncertainty sliding mode control improved disturbance observer neural network
分类号:
TP391.9
DOI:
1000-0682(2021)01-0000-00
文献标志码:
A
摘要:
针对机械臂轨迹跟踪控制中传统滑模控制需估计其建模误差及外界干扰等不确定性,当建模不确定性及外界干扰较大较复杂时,将会导致出现抖振现象。该文在以传统滑模控制为主控制器的基础上,通过对传统干扰观测器做出改进,对外界干扰进行反馈补偿,同时利用神经网络对其建模误差进行逼近。通过机械手仿真实验结果表明,所提方法能够有效抑制系统抖振现象,提高响应速度及其轨迹跟踪精度。
Abstract:
For the traditional sliding mode control in the trajectory tracking control of the robotic arm,it is necessary to estimate its modeling error and external interference and other uncertainties.When the modeling uncertainty and external interference are large and complex,it will cause chattering.On the basis of traditional sliding mode control as the main controller,the algorithm improves on the basis of traditional interference observers,feedback compensates for external interference,and uses neural networks to approximate its modeling errors.The simulation results of the manipulator show that the proposed method can effectively suppress the chattering of the system and improve the response speed and the tracking accuracy of the trajectory.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-06-29
基金项目:
国家自然科学基金资助项目“复杂网络拓扑与参数辨识”(61873138);
国家自然科学基金资助项目“基于数据特征的多模态过程辨识建模方法”(61573205)
作者简介:
许崇立(1996),男,山东人,硕士研究生,主要研究方向为机器人、机器视觉与控制。
更新日期/Last Update: 1900-01-01