基于神经网络动态面滑模控制的机械臂系统饱和补偿控制方法

发布时间: 2024-10-17

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

电子信息技术,信息安全技术

成果介绍

为了克服现有的机械臂伺服系统的无法有效地饱和补偿，模型参数不确定性，以及反演法带来的复杂度爆炸等的不足，本发明提供一种基于神经网络动态面滑模控制的机械臂系统饱和补偿控制方法，简化了控制器的设计结构，实现了带饱和输入的机械臂系统位置跟踪控制，保证系统稳定快速跟踪。

成果亮点

一种基于神经网络动态面滑模控制的机械臂系统饱和补偿控制方法，包括：建立机械臂伺服系统的动态模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数；根据微分中值定理，将系统中的非线性输入饱和线性化处理，推导出带有未知饱和的机械臂伺服系统模型；基于动态面滑模控制方法，计算控制系统跟踪误差，滑模面及微分。本发明提供一种能够有效补偿未知饱和，避免反演法带来的复杂度爆炸问题的神经网络动态面滑模控制方法，实现系统的稳定快速跟踪。

团队介绍

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2024-10-18

李静想

保定市知识产权协会

技术经理人

综合评价

该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。技术转让，所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接次项目。

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