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J-GLOBAL ID：201702268255247494   整理番号：17A0825739

外乱オブザーバを用いた不確実なロボットシステムの適応ニューラルネットワークに基づく可変剛性制御【Powered by NICT】

Adaptive Neural Network Based Variable Stiffness Control of Uncertain Robotic Systems Using Disturbance Observer

著者 (3件)： Zhang Longbin (Key Laboratory of Autonomous System and Network Control, College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Zhijun (Key Laboratory of Autonomous System and Network Control, College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Yang Chenguang (Zienkiewicz Centre for Computational Engineering, Swansea University, Swansea, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 3  ページ： 2236-2245  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 可変剛性アクチュエータ(VSA)は,安全性,ロバスト性,及び柔軟性の点でその優れた性能のためにロボットの多くの新しい世代に装備している。しかし,VSAによって駆動された関節を持つロボットの制御は,継承された高度に非線形な動力学により挑戦的である。本論文では,新しい外乱オブザーバに基づく適応ニューラルネットワーク制御は可変剛性ジョイントを有するロボットシステムを提案し,モデルの不確実性にさらされている。高次元積分Lyapunov関数を利用して,適応ニューラルネットワーク制御はモデルの不確実性を補償するために設計し,外乱オブザーバは非線形VSA動力学を補償し,ニューラルネットワーク近似誤差及び外部擾乱と同様に統合した。最終的に閉ループ制御システムのboundness均一semigloballyを理論的に確立した。シミュレーションと広範な実験研究は,提案した方法の有効性を検証するために提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  高次元 ,  柔軟性 ,  *不確実性 ,  アクチュエータ ,  *ロボット ,  Lyapunov関数 ,  安全性 ,  フィードバック制御
準シソーラス用語： モデルの不確実性 ,  *可変剛性 ,  *適応ニューラルネットワーク ,  *ロボットシステム ,  *外乱オブザーバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 外乱オブザーバ ,  ロボットシステム ,  適応ニューラルネットワーク ,  可変剛性