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摘要:
针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制.
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基于模糊CMAC神经网络的并联机器人自适应力控制研究
CMAC
神经网络
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自适应力控制
内容分析
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文献信息
篇名 基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 机器人 力/位置控制 小脑模型联接控制 模糊推理机
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 40-44
页数 5页 分类号 TP273
字数 2896字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6753.2005.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王洪瑞 燕山大学电气工程学院 66 695 15.0 24.0
2 魏立新 燕山大学电气工程学院 48 282 9.0 14.0
3 李二超 燕山大学电气工程学院 4 54 4.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器人
力/位置控制
小脑模型联接控制
模糊推理机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
总被引数(次)
195555
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导