作者:魏立新; 李二超; 王洪瑞机器人混合优化策略cmac
摘要:针对机器人在参数变化和外界工作环境的刚度变化时,系统的控制质量会因常规PID控制器没有自适应能力而明显变差,甚至无法工作,提出了一种具有混合H2/H∞性能指标的CMAC控制方法,采用CMAC神经网络加强系统对参数不确定性的补偿,引入混合优化策略来优化CMAC神经网络的结构和权值,保证了系统对外界干扰在给定干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时,还能使系统达到良好的动态性能,满足一定的H2最优性能指标。仿真结果表明,本文所提控制方案在大量参数不确定性及外部扰动存在的情况下,仍能满足性能要求。
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