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대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology KSME International Journal Vol.18 No.11
발행연도
2004.11
수록면
1,916 - 1,922 (7page)

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A robust position control with the bound function of neural network structure is proposed for uncertain robot manipulators. The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change, friction, external disturbance, and etc. Therefore, uncertainties are often nonlinear and time-varying. The neural network structure presents the bound function and does not need the concave property of the bound function. The robust approach is to solve this problem as uncertainties are included in a model and the controller can achieve the desired properties in spite of the imperfect modeling. Simulation is performed to validate this law for four-axis SCARA type robot manipulator.

목차

Abstract

1. Introduction

2. Robot Dynamic

3. Neural Network

4. Control Law Design and Stability

5. Simulation

6. Conclusion

References

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - Y. H. Chen / 1991. / Robust computed torque schemes for mechanical manipulators 113 (n-adaptive versus adaptive) : 324 ~ 327 google schola [학술지(정기간행물)] - Y. H. Chen / 1990. / Uncertainty bounded - based hybrid control for robot manipulators IEEE Transactions on Robotics and Automation 6 (3) : 303 ~ 311 google schola [학술지(정기간행물)] - E. Reithmeier / 1991. / Tracking and force control for a class of robotic manipulators 1 : 133 ~ 150 google schola [학술지(정기간행물)] - R. Shoureshi / 1987. / Control of industrial manipulators with bounded uncertainties 109 : 53 ~ 58 google schola [학술지(정기간행물)] - I. C. Ha / 2000. / Adaptive robust control design for uncertain robot manipulators : 331 ~ 334 dbpia

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