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Stewart 平台的 RBF 神经网络解耦控制用于主动隔振与姿态调整
Dynamic Modeling and RBF Neural Network Decoupling Control of Stewart Platform for Active Vibration Isolation and Attitude Adjustment
AI 导读
论文提出一种基于多自由度独立解耦框架的 RBF 神经网络解耦控制器（RBF-DC），用于 Stewart 平台的主动隔振与姿态调整。作者将伪刚体模型与 Newton-Euler 方法结合建立含基座振动的非线性动力学模型，模型固有频率误差低于 3.6%，并用 Lyapunov 理论验证控制器全局渐近稳定。
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