基于时变时滞神经网络指数稳定的工业机器臂控制方法和系统

本发明公开了一种基于时变时滞神经网络指数稳定的工业机器臂控制方法和系统，包括：采集工业机器臂各关节的位置、速度、加速度，用系统辨识算法构建含时滞项动力学模型。构建时变时滞工业机器臂控制神经网络，输入层接收状态与时滞信息，隐含层具有时变时滞特性的神经元，输出层输出对动力学模型不确定性的估计值。基于李雅普诺夫稳定性理论，结合期望轨迹生成算法，计算位置和速度跟踪误差，设计基于指数稳定的控制律，利用李雅普诺夫函数设计神经网络参数更新算法。本发明能够更准确地描述机器臂的动态特性，提高控制精度和稳定性，增强了机器臂对复杂工况的适应性，为后续的控制设计提供了可靠的基础。