摘要
本发明公开了一种基于最优反步法的机械臂轨迹跟踪控制方法及装置,涉及机械臂控制领域。首先,将机械臂的动力学模型按照关节个数分解为若干子系统;然后,基于最优反步法构建各子系统的虚拟控制器和实际控制器;最后,通过强化学习神经网络分别对各子系统虚拟控制器和实际控制器的最优解进行求解,可以实现对机械臂的智能最优控制。本发明将机械臂动力模型转化为若干个含有互联项的子系统,然后结合反步法和最强学习方法保证所有子系统的虚拟控制器和实际控制器均为最优,提高了系统的鲁棒性,同时保证系统能够实现良好的跟踪效果。
技术关键词
控制器
子系统
关节
轨迹跟踪控制装置
网络
误差系统
机械臂
状态空间方程
变量
控制力矩
学习方法
加速度
保证系统
重力
鲁棒性
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