气动机器人位置伺服系统的在线自学习神经网络控制

• 作者: 伍清河 张雅静 彭光正 薛阳
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 气动机器人 位置伺服系统 神经网络 离线训练 在线学习
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 577-581
• 页数: 5页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2003.z1.001

摘要

针对所研制的关节型4自由度气动机器人位置伺服系统的特点,提出采用神经网络辨识器在线学习系统模型,以之实时调整神经网络控制器相应的参数,来适应有杆气缸左右两腔摩擦力和压力在运动过程中变化复杂的情况,增强系统对于惯性负载变化和外部干扰的自适应性.实验证明,采用自学习神经网络控制可以得到较好的动态响应性能,系统具有较强的自适应性和鲁棒性,并获得了满意的重复稳态精度.