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提出一种神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自学习控制器。为加快神经网络的学习收敛性，研究了有效的优化学习算法，以两关节机器人为对象的仿真表明，该控制使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应、跟踪精度和鲁棒性优于常规的控制策略。
基于神经网络的机器人自学习控制器
【摘 要】
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提出一种神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自学习控制器。为加快神经网络的学习收敛性，研究了有效的优化学习算法，以两关节机器人为对象的仿真表明，该控制使机器人跟踪希望轨迹，其系
【机 构】
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湖南大学电气工程系
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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1997年5期
【基金项目】
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中国博士后科学基金
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