气动肌肉关节的无模型自适应CMAC迟滞补偿控制

来源：机器人杂志2015年第3期北京时间：

作者：鲍春雷, 王斌锐, 金英连, 柯海森

摘要：为补偿迟滞性对气动肌肉关节轨迹跟踪控制精度的破坏，首先建立了关节模型；推导得到迟滞力方程，测试分析了关节迟滞性；而后设计了无模型自适应CMAC 神经网络迟滞补偿算法，该算法采用了充、放气双重结构；采用梯度下降法实时反馈调整充、放气过程的网络权值；采用4 阶傅里叶拟合函数对网络权值降噪；基于高斯函数和邻域误差，设计误差可信度评估函数来调节学习率，抑制干扰对神经网络的影响；而后用三角波轨迹跟踪控制对神经网络进行了学习训练；最后将训练好的神经网络用于突发干扰下的正弦波轨迹跟踪控制.实验结果表明，该算法能自适应非线性曲线跟踪控制中的迟滞变化，有效抑制突发干扰，提高控制精度.

关键词：气动肌肉, 迟滞性, 无模型自适应, 小脑模型关节控制器, 可信度, 神经网络