重型機械臂電液系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與反步控制

摘要： 針對重型機械臂的電液驅(qū)動系統(tǒng)因非線性、參數(shù)時變等因素引起的控制精度下降問題，提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識動態(tài)負載的反步控制策略。以某錨桿鉆車重型機械臂的電液系統(tǒng)為例，建立了系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，將其分解為系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)反饋、控制器驅(qū)動及外部負載驅(qū)動這3個動力學(xué)部分?？紤]電液系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)變化的緩慢性，通過離線辨識的方法，得到系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)反饋中的標(biāo)稱模型參數(shù)?？刂破鞯脑O(shè)計采用反步法，其...