本文主要是对机械臂轨迹跟踪学习过程中的笔记，设计了一种基于RBF神经网络的滑模控制器对二自由度机械臂进行轨迹跟踪。其中，使用Lyapunov稳定性定理判断系统的稳定性和收敛性，然后通过MATLAB/Simulink仿真对所建立的模型进行验证。先对是否加入鲁棒项分别对机械臂的角度、速度和关节力矩进行跟踪对比，然后使用不同的滑模系数观察对系统的影响。仿真结果表明，加入鲁棒项后的控制器稳定速度更快，收敛效果更好；针对不同的滑模系数，滑模系数越小，收敛效果更好，稳定时间更快。但是滑模系数有一个临界值，而且，虽然滑模系数越小的效果更好，但是系统的响应时间也变得更慢。
2022-05-26 21:05:33
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DLT 5028.2-2015 电力工程制图标准 第2部分 机械部分
DLT 5028.3-2015电力工程制图标准第3部分-电气、仪表与控制部分
DLT 5028.4-2015 电力工程制图标准 第4部分：土建部分
2022-05-26 10:59:04
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