16、基于RBFNN的冗余机械臂反步模糊自适应控制

基于RBFNN的冗余机械臂反步模糊自适应控制

1. 引言

目前，机械臂的控制任务主要是定位、移动和运输设备。高效的机械臂控制器能控制机械臂完成控制任务并实现控制目标，即便存在不确定参数、外力和扭矩。传统控制器设计通常需要推导机械臂的精确数学模型，但冗余机械臂结构复杂，工程实践中难以确定动态参数，也难以获得精确数学模型。

随着机械臂应用的深化、广泛化和复杂化，这些因素既推动了机械臂控制的发展，也给传统控制器设计带来了巨大挑战。例如，在机械臂辅助康复训练中，由于患者肌肉力量不同，机械臂受到的外力也会改变。

传统控制方法中，如PID控制可实现机械臂的无模型控制。由于PID控制算法结构简单、数学表达意图明显，因此在机械臂存在干扰和动态不确定性的情况下被广泛应用。然而，PID控制难以实现机械臂高速下的高精度运动控制，大多应用于低负载、低速控制，自适应能力较差。因此，在机械臂控制算法设计过程中，智能控制因多种原因受到广泛关注。例如，在智能控制方面，模糊网络、深度学习等已得到应用。但现有方法仍难以同时实现无模型机械臂控制、外部干扰实时补偿以及有效证明控制器稳定性。

综上所述，本文聚焦于受外部干扰和不确定负载影响、动力学不确定的机械臂研究，提出了一种基于RBF神经网络的关节空间反步自适应模糊控制算法。与以往工作相比，本文的主要贡献如下：
- 本文设计的控制器无需根据专家知识获取模糊系统中的模糊常数，而是通过RBF（径向基函数）神经网络进行逼近，增强了控制器的适用性。
- 将传统反步控制器设计与智能控制框架中的模糊系统和RBF神经网络相结合，控制器不仅结构简洁，便于稳定性验证，还能实现对非线性强耦合系统的无模型控制。

2. 系统描述与问