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作者：庞爱民;王振;马双宝;
单位：武汉纺织大学机械工程与自动化学院;湖北省数字化纺织装备重点实验室;
摘要：柔性机械臂系统是一类具有强耦合性的高阶非线性系统，动力学模型中通常包含一定的结构不确定性。针对结构不确定性所导致的轨迹跟踪控制复杂问题，提出一种基于RBF神经网络的自适应反演控制方法。首先分离出系统的已知信息部分和未知信息部分；而后通过反演法设计系统的轨迹跟踪控制器；再采用RBF神经网络对系统模型中的未知信息和虚拟控制量导数进行近似，设计基于RBF神经网络的自适应控制律，并通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。最后通过数值仿并与传统PD控制进行对比，结果表明该方法轨迹跟踪性能更优，跟踪精度提高了80%以上，证明了控制方法的有效性。
关键词：柔性机械臂;;反演法;;神经网络;;轨迹跟踪
基金资助：武汉纺织大学省部共建纺织新材料与先进加工技术国家重点实验室开放课题（FZ2020005）;; 湖北省高校学生工作精品项目和实践育人特色项目（2019XGJPB2009）
