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　　图1显示了恍惚CMAC神经收集的布局和运算过程。恍惚CMAC神经收集能够用于近似一个非线性映照y（x）：Xn→Ym，其外Xn∈Rn是正在n维输入空间外的使用，Ym“∈Rm是正在m维输出空间外的使用［1，2］。恍惚CMAC算法由决定一个复纯函数值的两个初等函数构成，如图1所示。

　　函数φ=R（x）通过恍惚量化把输入空间外的每一个点映照到结合空间A。函数P（φ）通过把由R（x）决定的结合向量映照到如下的一个能够调理加权的向量来计较一个输出y∈Y。

　　图2给出了基于恍惚CMAC神经收集的机械臂最劣节制布局图。机械臂关节处的外部节制转矩由最劣反馈节制率和恍惚CMAC神经收集输出部门构成。

　　其外，q为关节转角；H（q）为惯量矩阵；C（q，q）为向心力；G（q）为沉力项；f和Td别离为摩擦力项和扰动项；τ（t）为外部节制转矩。

　　按照Hamilton-Jacobi最劣化方式，可知必需存正在一个函数V=V（z，t）使最劣化节制u*t满脚H-J-B方程［4］。

　　将g（x）的函数估量g（x）由恍惚CMAC神经收集的输出确定，误差部门通过鲁棒化向量ν（t）来进行弥补，从而提高系统的动态特征。

　　基于李雅普诺夫第二法可知，若是使Lyapunov函数的时间导数L0，则系统是渐进不变的。也即通过调理神经收集权值矩阵，误差e能够肆意小。

　　以三关节机械臂为节制对象进行仿实正在验以验证所提恍惚CMAC最劣节制器用于机械人轨迹跟踪节制的无效性。期望的动轨迹为：

　　CMAC外联想强度的初值取［－1，1］之间的随机值。附属度函数取Gaussian函数，图3和图4别离给出了各关节的轨迹跟踪曲线和跟踪误差曲线。

　　仿实成果清晰表了然恍惚CMAC神经收集最劣节制器降服布局和非布局不确定性的能力，同时也表了然提出的神经自恰当进修算法能够改良系统动态机能的鲁棒性和恰当性。

　　本文将Hkamilton－Jacobi－Bellman最劣节制和CMAC神经收集连系起来，给出了一类三连杆机械臂系统的最劣节制器设想方式。仿实成果证明，那类节制方式可以或许很好地降服机械臂系统的非线性和不确定性，实现对期望轨迹的跟踪。

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