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Erschienen in: Neural Computing and Applications 7-8/2013

01.12.2013 | ISNN2012

Pulse neural network–based adaptive iterative learning control for uncertain robots

verfasst von: Xiongxiong He, Hualiang Zhuang, Duan Zhang, Zhenhua Qin

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 7-8/2013

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Abstract

An adaptive iterative learning control algorithm based on pulse neural network (PNN) is proposed for trajectory tracking of uncertain robot system. Sliding mode variable structure control is used to improve the robustness to disturbance and perturbation, and boundary layer is used to eliminate the chattering of sliding mode control. In the iterative domain, the unknown parameters are tuned and used for part of the controller. Running in parallel, the PNN can perform real-time state estimation for improving the system convergence. We analyze the stability and convergence of this algorithm by using the Lyapunove-like methodology. The simulation results show that the expected control purpose can be achieved using the proposed algorithm.

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Metadaten
Titel
Pulse neural network–based adaptive iterative learning control for uncertain robots
verfasst von
Xiongxiong He
Hualiang Zhuang
Duan Zhang
Zhenhua Qin
Publikationsdatum
01.12.2013
Verlag
Springer London
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 7-8/2013
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-012-1157-1

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