【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水下机器人-机械臂系统(underwater vehicle-manipulatorsystem，uvms)，具体涉及一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法。
技术介绍
1、水下航行器机械手系统(uvms)可以控制水下机械手代替人类完成水下任务，是目前开发水下海洋能的有效手段。通常，当机械手连接到水下航行器时，就会形成uvms。uvms作为水下航行器的重要工具，对水下实时拍摄、水下目标侦察监视、海洋资源开发、海洋生物勘探等任务具有重要意义，uvms在各种海洋水下任务中发挥着重要作用，成为众多学者的研究重点。
2、由于滑模控制的强鲁棒性，针对水下机械臂轨迹追踪，国内外都有提出相应的控制方法。如采用滑模控制来设计控制器，采用非奇异终端滑模控制方法等，一方面其没有很快的收敛速度，另一方面没有考虑电驱动所带来的影响，如若不考虑电驱动所带来的影响，对水下机械臂轨迹跟踪控制会出现跟踪精度低的效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种基于rbf神...
【技术保护点】
1.一种基于RBF神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于RBF神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤1中，建立水下机械臂和电驱动数学模型如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于RBF神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述级联动力学方程组为：
4.根据权利要求3所述的一种基于RBF神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于RBF神经网络与滑模...
【技术特征摘要】
1.一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤1中，建立水下机械臂和电驱动数学模型如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述级联动力学方程组为：
4.根据权利要求3所述的一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于rbf神经网络与滑模面的水下机械臂轨迹跟...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗伟林，王元靖，罗会一，金丰峤，黄席媛，李可为，
申请(专利权)人：福州海洋研究院，
类型：发明
国别省市：
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