一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法

本发明公开了一种基于神经网络的柔性机械臂自适应变阻抗控制方法，涉及柔性关节机械臂控制技术领域，能够利用神经网络对于模型不确定性做出估计补偿，能够在与人或物体进行交互时保持柔顺，从而确保人员和设备的安全。为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：针对二自由度柔性机械臂的四阶标称模型，采用奇异摄动将所述的四阶标称模型，分解为两个二阶子系统。设计神经网络估计系统中的包括摩擦力在内的模型不确定部分，用改进最优有界椭圆算法训练神经网络。针对未知的高阶角速度，利用神经网络的训练成果设计观测器来进行观测以得到它们的观测值。针对慢子系统设计变刚度的阻抗控制控制器，其中刚度根据接触力自适应调节。针对快子系统设计滑模控制器，并最终给出总体控制器设计。