自适应反演神经网络控制在并联机器人中的应用

针对未知非线性、外界干扰等各种不确定因素对二自由度冗余并联机器人控制系统的影响,提出了反演自适应神经网络控制方法。RBF神经网络实现了不确定性函数的逼近,自适应反演控制作为主控制器完成并联机器人控制系统的输出。仿真结果表明,自适应反演神经网络控制方法跟踪性能好,系统误差小,具有很强的鲁棒性,能够满足并联机器人的控制要求。仿真实验证实了该控制策略的正确性和有效性。