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J-GLOBAL ID：201302277588988143   整理番号：13A1107151

RBFで補正したモデル化誤差に基づくロボットマニピュレータの自己適応制御

Self-adaptive Control of Robotic Manipulator Based on Modeling Error Compensated by RBF

著者 (3件)： Li Xin (Dep. of Precision Instruments and Mechanology,State Key Lab. of Tribology, Tsinghua Univ., Beijing) ,  Yang Kaiming (Dep. of Precision Instruments and Mechanology,State Key Lab. of Tribology, Tsinghua Univ., Beijing) ,  Zhu Yu (Dep. of Precision Instruments and Mechanology,State Key Lab. of Tribology, Tsinghua Univ., Beijing)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 24  号： 7  ページ： 1474-1478,1484  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ロボットマニピュレータの力学的モデルにおけるモデル化誤差に応じて,RBFニューラルネットワークで補正したモデル化誤差に基づく新しい自己適応型制御戦略を提案する。逆動力学に基づく計算されたトルク制御方式によって,修正した入力トルクと望ましい軌道を通して,誤差補正式に基づく2つの自己適応型制御手順を開発した。修正項はRBFニューラルネットワークによってオンラインで学習して,ネットワークの重さの適応学習法則をLyapunov安定性理論に基づいて開発した。したがって,収束と安定性は保証された。2つの関節を有するプランナーマニピュレータのためにシミュレーションを提示して,軌道追跡結果は,モデル化誤差に効果的に近似して,補償できて,RBFニューラルネットワークは性能を改善して,制御装置にパラメータ摂動へのロバスト性を持たせて,ロボットマニピュレータのための制御にそれを適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *マニピュレータ ,  誤差 ,  適応 ,  適応制御 ,  動径基底関数 ,  シミュレーション ,  力学モデル ,  トルク制御 ,  回線接続 ,  パラメータ ,  動力学 ,  制御方式 ,  戦略 ,  追跡
準シソーラス用語： *ロボットマニピュレータ ,  モデル化誤差 ,  自己適応 ,  RBF【関数】 ,  力学的モデル ,  オンライン ,  逆動力学 ,  制御戦略 ,  軌道追跡

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： RbF ,  モデル化誤差 ,  ロボット ,  マニピュレータ ,  自己適応