基于迭代学习的机械臂神经网络滑模控制

基于迭代学习的机械臂神经网络滑模控制

神经网络已经成为人工智能领域的重要技术之一，在控制系统中的

应用愈发广泛。机械臂作为自动化控制领域中的关键组件，对其精确

的控制要求越来越高。而滑模控制作为一种优秀的控制方法，能够对

机械臂的运动进行精确控制。本文将介绍基于迭代学习的方法来改进

机械臂滑模控制的效果。

一、背景介绍

机械臂作为一种重要的工业设备，广泛应用于制造业、物流业等领域。其在生产线上能够完成各种复杂的任务，提高生产效率。为了实

现对机械臂的精确控制，研究者们提出了许多控制方法，其中滑模控

制是一种常用的方法。滑模控制通过引入滑模面来对系统进行控制，

具有较强的鲁棒性和鲁棒时延补偿能力。然而，传统的滑模控制存在

一定的缺陷，如对系统模型的精确要求较高、参数调整困难等。因此，本文将引入神经网络和迭代学习的思想来改进滑模控制方法。

二、神经网络的应用

神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，能够模拟人脑的学

习和记忆能力。在控制系统中，神经网络可以用于逼近非线性函数、

辨别模式、分类问题等。在机械臂控制中，神经网络可以用来建立机

械臂运动学和动力学模型，从而实现对机械臂的精确控制。通过神经

网络的学习与训练，可以逐渐提高模型的精确性和预测能力。

三、滑模控制的优化

针对传统滑模控制在参数调整上的困难，本文引入了迭代学习的思想，通过不断迭代更新机械臂控制器的参数，以提高滑模控制的性能。具体来说，首先使用神经网络逼近机械臂的非线性函数，建立系统模型。然后，利用滑模面在每个时间步上对系统进行控制，并通过误差

反馈更新机械臂控制器的参数。在迭代学习的过程中，可以逐渐提高

控制器的性能和逼近精度，从而实现对机械臂的精确控制。

四、实验结果

通过对机械臂的迭代学习和滑模控制，本文进行了一系列的实验。

实验结果表明，基于迭代学习的机械臂神经网络滑模控制方法具有较

高的控制精度和鲁棒性。与传统的滑模控制相比，该方法在系统模型

的逼近和参数调整上更加灵活和准确。在实际应用中，可以根据具体

要求进行控制器的优化和参数调整，以实现对机械臂的更为精确和有

效的控制。

五、结论

本文提出了一种基于迭代学习的机械臂神经网络滑模控制方法，通

过引入神经网络逼近机械臂的非线性函数，以及通过滑模面对系统进

行控制，在每个时间步上通过误差反馈更新控制器的参数，以提高滑

模控制的性能和逼近精度。实验结果表明，该方法具有较高的控制精

度和鲁棒性，在机械臂控制中具有较好的应用前景。未来的研究方向

可以在此基础上进一步深入研究，提出更加高效、准确的控制方法，

以满足机械臂在精密加工、装配等领域的要求。