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周星宇;田，杨;王浩平

基于神经网络状态观测器的刚柔耦合机器人系统鲁棒自适应容错量化迭代学习控制。 （英语） Zbl 1510.93090号

申请。数学。计算。 430，文章ID 127286，26 p.（2022）.
摘要：本文针对具有未知时滞和执行器故障的刚柔性耦合机器人系统，研究了基于神经网络状态观测器的鲁棒自适应量化迭代学习输出反馈控制（RAQILOFC）。为了处理滞后量化和执行器缺陷，首先基于可访问的系统输出数据设计了一种新型容错RAQILOFC。然后，利用容错RAQILOFC律结合神经网络状态观测器，跟踪给定的两个角位置，同时抑制柔性振动。同时，在设计RFCRS控制器时，考虑了与系统动力学和未知时滞相关的不确定性。研究表明，容错RAQILOFC技术将在有限的循环次数后收敛到并保持在预定义的小紧集内。此外，在存在未知时滞和滞后量化时，系统信号序列是有界的。最后，通过一个数值例子说明了所提出的基于神经网络状态观测器的容错RAQILOFC策略的有效性。

引用于5文件

MSC公司：

93B47码 迭代学习控制
93C40型 自适应控制/观测系统
93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等）
93B35型 灵敏度（稳健性）

关键词：

迭代学习控制;容错的;刚柔耦合机器人系统;神经网络状态观测器;滞后量子化;延迟
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Zhou}等人，应用。数学。计算。430，文章ID 127286，26 p.（2022；Zbl 1510.93090）
全文： 内政部

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