基于耗散理论的机器人神经网络鲁棒控制

摘　　　要：为了更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题，提出一种基于耗散性理论的神经网络自适应鲁棒控制器，首先应用无源性理论对名义模型设计镇定控制器，然后利用ＲＢＦ神经网络自适应学习系统的不确定部分，将神经网络逼近误差作为外部干扰，基于Ｈ∞ 控制理论使干扰对系统输出的影响抑制到所要求的较小程度，并用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论推导出ＲＢＦ神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒控制器，证明了系统的全局稳定性。仿真结果表明，这种控制器对机...