将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMAC用于仿人手臂的轨迹跟踪控制,并与SMC,MLP和FCMAC比较,仿真结果表明该控制器能克服系统非线性和不确定因素的影响,控制效果良好.
仿人手臂控制 模糊小脑模型关节控制器 滑模控制 轨迹跟踪控制 李雅普诺夫稳定性