简介：研究了刚体基上柔性附件的振动鲁棒控制问题，介绍了结构奇异值μ理论，基于此理论设计鲁棒控制器，用压电材料作传感器和作动器（μ），用输出乘性不确定性结构来描述低阶标称模型与实际系统的误差，给出了系统μ控制器综合框架，以柔性梁附件为对象示例了分析过程，数值仿真结果表明μ控制器具有良好的鲁棒性能，用于振动控制是必要且可行的。
简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.
带刚性基柔性附件振动鲁棒控制
模糊B样条基神经网络及其在机器人轨迹跟踪中的应用
