动态阈值事件驱动的多关节机械臂神经网络控制方法

本发明涉及一种动态阈值事件驱动的多关节机械臂神经网络控制方法，该方法建立带有电机动态特性和输入约束的多关节机械臂数学模型；针对所得到的状态方程，应用反步设计法构造虚拟控制律；设计带有向量投影的神经网络逼近机械臂系统中的不确定项；构造辅助动态系统处理输入约束的影响；根据神经网络估计模型和辅助动态系统，设计基于动态阈值事件驱动的机械臂神经网络控制律。本发明针对带有电机动态特性和输入约束的多关节机械臂，在不利用机械臂模型参数的前提下，实现实际轨迹跟踪期望轨迹，并且所设计的神经网络具有较少的调节参数，有效降低控制方法的计算量。另外，新颖的动态阈值事件驱动方法可以减少数据传输，节约控制系统的通信资源。

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