【摘 要】
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为解决双关节机械臂轨迹控制中误差逼近过程初始误差大、达到稳态所需时间较长的问题,提出了一种面向双关节机械臂的新型参数可调径向基(RBF)神经网络控制方法。首先,利用梯
【机 构】
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西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51977173)
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为解决双关节机械臂轨迹控制中误差逼近过程初始误差大、达到稳态所需时间较长的问题,提出了一种面向双关节机械臂的新型参数可调径向基(RBF)神经网络控制方法。首先,利用梯度下降法对RBF神经网络中心参数进行迭代修正,该参数可以根据机械臂的实时误差进行调整,实现中心参数的在线优化;进一步,提出了一种输入边界可以调整的模糊补偿器,该补偿器通过测量机械臂轨迹误差及误差的导数,经过模糊推理后将补偿器输出传递给转矩控制模块,从而使机械臂的输出转矩更接近理想值;最后,采用遗传算法对RBF神经网络函数宽度值进行了寻优。仿真
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