【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械臂控制与非线性控制，尤其涉及基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法。
技术介绍
1、机械臂的高效控制是自动化领域的核心研究方向之一，其关键在于实现高精度轨迹跟踪。在此背景下，迭代学习控制因能够利用历史数据动态调整和逐步优化控制性能，被广泛应用于重复性任务场景。然而，传统迭代学习控制方法在应对非线性系统、外部扰动和测量噪声时，性能有限。此外，对于复杂动态系统中的未知非线性特性，现有方法往往缺乏有效的建模与控制手段，限制了其在实际应用中的鲁棒性和精度。
2、其中，轨迹对齐问题是机械臂实现高精度控制的关键挑战之一。现有技术通常依赖严格假设的随机建模方法(例如马尔可夫链)，以描述轨迹变化和对齐条件。然而，这些方法不仅依赖于概率分布已知的假设，且在实际应用中难以满足。另一方面，传统迭代学习控制方法中学习增益固定或递减的规则设计同样存在局限性。虽然实现简单，但这种规则在面对复杂非线性和外部扰动时，缺乏对系统动态变化的适应能力，可能导致学习效率低下，甚至引发系统发散，进一步影响了迭代学习控制的鲁棒性和稳定性。
3、因此，有必要针对机械臂系统中存在的轨迹对齐问题及传统方法的局限性，研究新的控制策略，以提升非线性系统在外部扰动作用下的轨迹跟踪精度和鲁棒性，从而满足复杂场景下的应用需求。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法。与现有技术相比，本方法充分考虑系统非线性动态行为、外部扰动和未建
2、为了实现上述技术目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其具体包括以下步骤：
4、s1、构建机械臂系统动力学模型，并明确机械臂系统的动力学特性及设定适用的假设条件；
5、s2、结合机械臂的初始轨迹数据，采用动态修正策略，对机械臂的参考轨迹进行多次迭代优化，并定义轨迹误差；同时确保参考轨迹的起始与目标状态满足任务需求，优化轨迹路径的平滑性和可达性；
6、s3、设计径向基函数rbf网络，通过选择基函数的中心位置和宽度参数，构建适配动态特性的非线性补偿项，以补偿未建模动态和外部扰动对机械臂系统的影响；
7、s4、设计估计的动态权重参数和动态学习增益，优化控制器在迭代过程中的响应速度与输出平滑性，减少控制输入的振荡问题，确保权重误差的渐进收敛；
8、s5、结合反馈控制、非线性补偿和迭代学习方法，设计迭代学习控制器，实现对历史数据的充分利用，实时调整控制律，并逐步减小轨迹误差，增强控制系统的适应性；
9、s6、基于lyapunov稳定性理论和复合能量函数cef，分析控制系统在复杂动态环境下的稳定性，检验控制器的全局渐近稳定性以及机械臂轨迹误差的逐步收敛性。
10、借由上述技术方案，本专利技术提出的方法能面向非相同试验长度和对齐条件机械臂系统的迭代学习控制，且至少具备以下有益效果：
11、1、本专利技术通过结合径向基函数网络和动态调整机制，实现了机械臂轨迹跟踪的高精度与快速误差收敛性能。
12、2、本专利技术在确保轨迹跟踪精度的同时，能够有效补偿未建模动态和外部扰动，为复杂动态环境中的机械臂控制提供了强大的适应性与鲁棒性支持。
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1.基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S1中构建的机械臂系统动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S1明确机械臂系统的动力学特性及设定适用的假设条件具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
7.根据权利要求2所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S5中：
8.根据权利要求7所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤S6具体包括：
【技术特征摘要】
1.基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤s1中构建的机械臂系统动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步骤s1明确机械臂系统的动力学特性及设定适用的假设条件具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于径向基函数网络的机械臂迭代学习控制方法，其特征在于，步...
【专利技术属性】
技术研发人员：史建涛，唐佳雯，岳冬冬，陈闯，刘钦源，冯李航，王莉，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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