Resumen

Este documento presenta un esquema de control adaptativo de retroalimentación de salida neural para manipuladores de robots inciertos con saturación de entrada utilizando la red neuronal de función de base radial (RBFNN) y un observador de perturbaciones. En primer lugar, se utiliza la RBFNN para aproximar la incertidumbre del sistema, y el error de aproximación desconocido de la RBFNN y la perturbación externa desconocida variable en el tiempo de los manipuladores de robots se integran como una perturbación compuesta. Luego, se proponen un observador de estado y un observador de perturbaciones para estimar el estado del sistema no medido y la perturbación compuesta desconocida basada en RBFNN. Al mismo tiempo, se emplea la técnica de adaptación para abordar el problema de saturación de la entrada de control. Utilizando las salidas estimadas de la RBFNN, el observador de estado y el observador de perturbaciones, se desarrolla un esquema de control adaptativo de retroalimentación de salida neural para manipuladores de robots utilizando la técnica de

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Esquema de control adaptativo de retroalimentación de salida neural; Manipuladores de robot inciertos; Red neuronal de funciones de base radial; Observador de perturbaciones; Saturación de entrada; Técnica de backstepping
• Keywords:Adaptive neural output feedback control scheme; Uncertain robot manipulators; Radial basis function neural network; Disturbance observer; Input saturation; Backstepping technique