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搜索结果: 1-4 共查到机器人控制 迭代学习控制相关记录4条 . 查询时间(0.272 秒)
针对任意初始状态下机械臂轨迹跟踪问题,提出一种变长度误差跟踪迭代学习控制(Iterative learning control,ILC)方法.首先,构造不依赖于期望轨迹的双曲余弦型期望误差轨迹,放宽经典迭代学习控制初始状态要求严格一致的条件.由于该误差轨迹只需设置一个常数项,因而能够有效减少计算量,使得期望误差轨迹的设计更为简单.其次,考虑机械臂运行区间随迭代次数变化的问题,构建虚拟误差变量补偿机...
针对一类多关节机器鱼推进速度的调节,提出一种运动学建模与控制匹配设计的新方法。以可控性为目标,建立了基于能量转化系数的鱼尾摆动规律与推进速度性能参考(SSPR)模型,系统已知参数把能量转化率收敛到一个可控可调节范围。自适应迭代学习控制策略与之匹配,能适时辨识并周期性地更新该模型的能量转化系数,实现机器鱼在陌生水环境中的推进速度自调节。仿真分析验证了该模型和控制方法的正确性。
本文根据内模控制的概念,设计一个扰动控制器,使机器人系统表现为固定参数的解耦线性化系统.基于此线性系统,提出了一种迭代学习控制律,给出了算法收敛的充分条件.算法的参数选择非常简单,从而易于满足收敛条件.仿真结果表明了算法的有效性.
针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了间接迭代学习方案. 采用最小二乘算法,根据重复跟踪历史辨识非线性系统的线性化模型.利用一个分段学习方案可保证学习控制总在有效线性近似区域内进行.探讨了如何在学习过程中避免控制奇异问题, 提出了一种高效的参数修正方法,保证输入耦合矩阵的估计行列式不为零.本文将这一控制方案应用于未知机器人及摄像机模型下的机器人运动模仿中,而不面临任何奇异问题.这...

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