【摘 要】
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本文提出了一种基于模糊神经网络 ( FNN)的机器人位置自适应控制方法 .利用模糊神经网络模型来辨识冗余度变几何桁架机器人的逆动力学模型 ,用常规反馈控制器完成外部干扰的
【机 构】
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四川大学机械系机械原理教研室!610065,四川大学机械系机械原理教研室!610065,四川大学机械系机械原理教研室!610065
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本文提出了一种基于模糊神经网络 ( FNN)的机器人位置自适应控制方法 .利用模糊神经网络模型来辨识冗余度变几何桁架机器人的逆动力学模型 ,用常规反馈控制器完成外部干扰的补偿和闭环控制 .并以四重四面体变几何桁架机器人为例进行仿真计算 ,表明该控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力 .
In this paper, an adaptive control method for robot position based on fuzzy neural network (FNN) is proposed.An inference model of the robot with redundant geometry is proposed by using the fuzzy neural network model, and the compensation of the external disturbance is accomplished by the conventional feedback controller And closed-loop control.An example of quadruple tetrahedral variable geometry truss robot is simulated, which shows that this control method has good trajectory tracking accuracy and anti-interference ability.
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