摘要
本发明公开了一种基于随机配置网络(Stochastic Configuration Networks,SCN)系统偏移量辨识的坐垫机器人限时学习控制方法,其特征为:基于坐垫机器人的动力学模型,将使用者引起系统的偏移量从模型中分离,建立具有系统偏移量的坐垫机器人动力学模型;基于SCN方法构建系统偏移量的网络辨识模型,以运动轨迹和速度为网络输入,通过不断随机配置隐含层节点参数,获得坐垫机器人系统的偏移量;基于迭代学习理论,设计限时学习跟踪控制器,抑制系统偏移量对坐垫机器人跟踪精度的影响,同时在有限学习时间内实现稳定的轨迹跟踪;基于MSP340系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动模块。