基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法

本发明公开基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，该方法解决了传统机械臂控制方法在复杂动态环境中应对非线性特性和外部扰动问题的局限性。本发明所提出的方法包括以下步骤：首先构建机械臂系统动力学模型、采用动态修正策略对参考轨迹的动态修正与优化；然后设计径向基函数神经网络构建非线性补偿项，并设计优化控制器性能的动态权重参数和动态学习增益；最后进行迭代学习控制器的设计，并验证控制算法的稳定性与误差收敛性。本发明通过径向基函数网络、动态调整策略和迭代学习策略，提升了机械臂系统的控制精度、适应能力和误差收敛速度。