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저자정보
(Dong-eui University) (Dong-eui University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제25권 제11호
발행연도
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753 - 763 (11page)

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초록· 키워드

This paper proposes a decentralized robust adaptive neural network control scheme using multiple radial basis function neural networks for electrically driven robot manipulators with bounded input voltages in the presence of uncertainties. The proposed controller considers both robot link dynamics and actuator dynamics. Practically, the controller gain coefficients applied at each joint may be nonlinear time-varying and the input voltage at each joint is saturated. The proposed robot controller overcomes the various uncertainties and the input voltage saturation problem. The proposed controller does not require any robot and actuator parameters. The adaptation laws of the proposed controller are derived by using the Lyapunov stability analysis and the stability of the closed-loop control system is guaranteed. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.
#Robot Manipulator(로봇 매니퓰레이터) #Bounded Input Voltage(제한된 입력 전압) #Decentralized Control(분산 제어) #Radial Basis Function Neural Network(방사형 기저 함수 신경망) #Robust Adaptive Control(강인 적응 제어)
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목차

  1. ABSTRACT
  2. 1. 서론
  3. 2. 전기 구동 로봇 매니퓰레이터의 모델
  4. 3. 분산 강인 적응 신경망 제어기의 설계
  5. 4. 안정도 증명
  6. 5. 시뮬레이션 결과
  7. 6. 결론
  8. References

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