双连杆柔性臂非奇异快速终端滑模控制主要完成人
该项目中，利用机器学习技术开展了双连杆柔性臂平台的非奇异快速终端滑模理论及其方法研究。从双连杆柔性臂平台的工作机理和控制系统的需求出发，通过对控制模型进行建模及仿真分析，确定了非奇异快速终端滑模控制算法的设计方案；对控制系统的输入-输出数据进行采集与分析，并利用机器学习算法对系统的非线性特征进行学习和建模。使用深度学习模型对系统模型进行训练和优化，并结合非奇异快速终端滑模控制方法，实现了非奇异快速终端滑模控制算法的设计和优化；还探究了基于深度学习技术的快速响应控制和优化方法，从而降低了系统的响应时间和能耗。在系统实验验证中，该非线性控制算法实现了柔性臂系统高精度稳定控制，使其具有更加高效和精准的应用性能。
