基于神经网络的学习控制及其在机器人中的应用

• 作者: 吴键荣 姚仲舒 杨成梧
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 迭代学习控制 神经网络 轨迹跟踪 机器人
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TP24|TP27
• 字数: 4018字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2003.03.015

摘要

针对一类非线性系统的跟踪控制问题,首先提出了一种遗忘因子迭代学习控制算法,给出了算法收敛的充分条件,然后,利用神经网络原理,对要求跟踪的新的期望轨迹,在系统的历史控制经验基础上,用神经网络估计系统的期望控制输入,然后将其作为迭代学习控制器的初始控制输入,再由迭代学习律逐步改善控制输入,使系统的实际输出只需较少的迭代次数就能达到跟踪的精度要求.机器人系统的仿真结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨成梧	南京理工大学动力学院	120	1711	24.0	33.0
2	姚仲舒	南京理工大学动力学院	9	133	7.0	9.0
3	吴键荣	南京理工大学动力学院	1	26	1.0	1.0