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摘要
本发明属于AGV运动控制领域,涉及一种基于反演滑模控制的AGV路径跟踪方法,包括：通过运动学建模确定AGV系统的控制目标与控制量,对控制量设计反演滑模控制器,并加入等速趋近律,得到显含滑模控制切换项增益的系统控制律；以抖振量为学习信号设计RBF神经网络的性能指标函数,对滑模控制切换项增益进行动态调节；使用粒子群算法优化RBF神经网络中迭代更新的控制参数的初始值。本发明以抖振量作为神经网络的学习信号,更直接和更有效地抑制系统抖振,使用粒子群算法计算得到参数的最优初始值,以加速AGV系统的收敛。本发明充分利用了滑模控制的稳定性与鲁棒性,直接有效地抑制了AGV系统的抖振,实现了AGV系统精准快速的路径跟踪。
- 出版日期2019-12-20
- 单位华南理工大学
