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针对带执行器饱和的多关节刚性机械臂系统, 提出一种基于RBF 神经网络补偿的输出反馈动态面控制. 通过观测器实现角速度的观测, 采用RBF 网络实现执行器饱和的补偿; 通过Lyapunov 方法证明闭环系统的稳定性, 实现高精度的角度和角速度跟踪. 仿真结果表明, 所提出的方法能够有效补偿系统存在的执行器饱和, 显著减小跟踪误差, 并且对于外界干扰具有一定的鲁棒性.

% 用均值、标准差和数据绘制数据% 点。 % % 'faceColor' -> 框的颜色。 标准：[0.4 0.4 0.4] ％'meanColor'->中线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'icrColor' -> 标准偏差线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'dataPointsColor' -> 数据点的颜色。 标准：[0.5 0.5 0.5] % 'showBox' -> 确定是否绘制了框。 标准：'真实' % 'label' -> x 轴的标签。 标准：'1'、'2'、... % ％ 例子% 数据 = rand(10,4); % meanPlot(data, 'faceColor', [0.2 0.8 0.4], 'icrColor', [1 0 0], 'showBox', true, 'label', {'tea', 'beer', 'wine', 'coke' '}）

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自绘控件 双向滑动条，两边都有滑块可左右滑动，颜色部分可能会有闪烁，期待大神优化，共同进步

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