基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题，提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上，分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律，实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多，采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明，所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。