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一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制技術

作者: 時間:2017-10-24 來源:網(wǎng)絡 收藏

  采用高斯函數(shù)作為模糊隸屬函數(shù),將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合。利用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)模糊推理,運用了一種模糊高斯基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡.并用于兩關節(jié)的軌跡跟蹤控制。仿真結果表明,該網(wǎng)絡對軌跡跟蹤控制具有很好的效果,是一種行之有效的控制方法

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201710/367866.htm

  引言

  隨著技術與控制技術的發(fā)展,機器人在日常生活和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到廣泛應用。機器人對象是一個非線性、強耦合的多變量系統(tǒng),在運動過程巾.由于存在摩擦、負載變化等不確定因素,因而它還是一個時變系統(tǒng).

  傳統(tǒng)的機器人控制技術大多是基于模型的控制方法,無法得到滿意的軌跡跟蹤效果,模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的發(fā)展為解決機器人軌跡跟蹤問題提供了新的思路。普通模糊控制的控制規(guī)則大部分是人們的經(jīng)驗總結.不 具備自學習、自適應的能力,往往還受到人的主觀性的影響.因此不能很好地控制時變小確定的系統(tǒng)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的自學習、自適應、聯(lián)想等智能,能適應系統(tǒng)復雜多變的動態(tài)特性.模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡的結合成為學者研究的重點。利用神經(jīng)網(wǎng)絡非線性映射、自學習能力來淵整模糊控制.使模糊控制具有一定的自適應能力,同時也使神經(jīng)網(wǎng)絡獲得了模糊控制的推理歸納能力。本文對在機器人控制中的應用進行研究,提出了一種模糊高斯基神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人軌跡跟蹤控制。仿真結果表明,該控制方法能很好地對機器人軌跡進行跟蹤。

 

  

  

  

  

  

  

  

  



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