第35卷第6期大学物理实验Vol．35No．62022年12月PHYSICALEXPEＲIMENTOFCOLLEGEDec．2022收稿日期:2022-09-01基金项目:江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师基金(苏教师函［2020］10号)*通讯联系人文章编号:1007-2934(2022)06-0106-06基于神经网络的柔性机械手Backstepping控制苏蓓蓓*(无锡科技职业学院物联网技术学院，江苏无锡214028)摘要:考虑到柔性机械手动力学方程和高度非线性等特点，在控制器设计中引入Backstepping设计思想，将原复杂的高阶非线性系统分解成低阶简单系统。为了有效的逼近被控对象中非线性函数，本文提出一种将径向基函数(Ｒadialbasisfunction，ＲBF)神经网络与Backstepping控制思想相结合的控制方法。仿真结果表明，基于径向基函数的神经网络Backstepping控制方法能够实现柔性机械手控制系统的稳定。关键词:柔性机械手;Backstepping;非线性函数;神经网络中图分类号:O4-33文献标志码:ADOI:10．14139/j．cnki．cn22-1228．2022．06．022随着工业革命的快速发展，机械手可代替人完成繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，在一定程度上也促进了工业装配，危险爆破方面迅速发展［1-3］。机械手系统是一个多输入多输出，高度非线性系统。机械手模型不确定项，参数摄动和外界干扰等因素都会影响到机械手系统的稳定性。因此，对机械手控制系统进行控制算法设计尤为必要。针对机械手执行程序顺序混乱无法用智能控制方法，机械手运行时存在剧烈抖振问题，文献［4］将机械手中不同功能模块作为控制结构，设计基于单神经元的神经网络，提出一种单神经元PID的机械手移动路径智能控制方法。针对景点游客在旅游中垃圾瓶罐分拣及准确分类的问题，文献［5］在机械手靠近目标瓶罐中加入了模糊控制思想，通过红外传感器操纵机械手可以精确的分拣瓶罐并进行有效的分类。考虑到机械手模型不确定项和存在外部干扰的问题，文献［6］通过构造非线性干扰观测器，设计一种基于观测器的鲁棒滑模控制方法。利用李雅普诺夫函数验证了非线性观测器方法的稳定性，通过仿真验证了所提方法具有一定的鲁棒性。与文献［5］相类似，文献［7］考虑到机械手系统模型具有高度非线性和耦合的特性，系统模型结构和参数在实际工程中往往难以得知等问题，利用ＲBF神经网络来构建机械手的逆系统模型实现机械手的在线解耦，仿真结果表明机械手能够迅速跟踪到给定的期望轨迹。Backstepping控制(Backstepping)方法，又称反步法、回推法或者后推法，形成于1990年初，并在此...
