【摘 要】
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针对水下复杂工作环境下机械臂控制性能易受影响,而传统控制方法效果不佳的问题,提出了一种基于模糊RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的智能控制器,用于精确、
【机 构】
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山东大学海洋研究院,山东大学深圳研究院,山东大学高效洁净机械制造教育部先进制造重点实验室
【基金项目】
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深圳市科技研发资金基础研究(自由探索)资助项目(JCYJ20180305164217766);山东省重点研发计划资助项目(2019GHY112077)
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针对水下复杂工作环境下机械臂控制性能易受影响,而传统控制方法效果不佳的问题,提出了一种基于模糊RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的智能控制器,用于精确、稳定地控制水下机械臂。考虑到在水扰动环境下,机械臂通常受到附加质量力、水阻力和浮力的影响,运用拉格朗日法和Morison方程,建立包含水动力项的二杆机械臂动力学模型,通过模糊RBF神经网络对水下机械臂动力学方程中的水动力不确定项进行总体识别并拟合,利用模糊系统启发式搜索和RBF神经网络推理速度较快的优点,使水下机械臂系
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