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提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与变结构控制理论相结合，利用RBF网络自适应学习系统不确定性的未知上界，神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。这种新型控制器能保证机械手位置和速度跟踪误差渐近收敛于零。仿真结果表明了该方案的有效性。
基于神经网络的不确定机器人自适应滑模控制
【摘 要】
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提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与变结构控制理论相结合，利用RBF网络自适应学习系统不确定性的未知上界，神经网络的输出
【机 构】
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南京理工大学动力学院,南京理工大学动力学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2001年1期
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