基于RBF神经网络的柔性机械臂位置控制

针对复杂的柔性机械臂位置控制问题,提出一种结合极点配置技术的自适应滑模控制方法。变结构滑模应用于柔性臂的刚性运动和弹性振动抑制的控制,极点配置用以设置滑模面的极点,以获得良好的动态响应特性。利用RBF网络自适应性学习系统不确定量的上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。实例仿真结果表明,该控制方法能在对机械臂位置控制的同时有效地抑制柔性臂的弹性振动,对不确定参数具有鲁棒性。