基于串级变结构神经网络的机器人补偿控制

• 作者: 赵锡芳 钱东海 陈卫东 马毅潇
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 串级变结构神经网络 补偿控制 计算力矩控制
• 年，卷（期）: 1999,（7）
• 页码范围: 842-846
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.1999.07.017

摘要

针对机器人动力学的非线性、强耦合、时变特点,为了高速、高精度地控制机器人,提出了基于神经网络的机器人智能控制策略.讨论了机器人动力学模型的特殊性,指出模型中结构和非结构不确定性因素;研究了一种新型串级变结构神经网络(CVSNN);提出了一种基于新型CVSNN的机器人控制策略.以精密I号机器人为仿真对象,证明该算法能够较好地补偿结构与非结构不确定因素,收敛速度快,能够自适应地调节自身的结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卫东	上海交通大学机器人研究所	95	2775	28.0	49.0
2	赵锡芳	上海交通大学机器人研究所	68	845	16.0	26.0
3	钱东海	上海交通大学机器人研究所	3	54	3.0	3.0
4	马毅潇	上海交通大学机器人研究所	2	51	2.0	2.0