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摘要:
小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).该控制器对CMAC的空间划分方式进行了模糊化处理,可通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,大大提高了CMAC的自适应能力.所提出的FCMAC被应用于机器人的轨迹跟踪控制系统以克服机器人系统中非线性和不确定性因素的影响.仿真实验结果表明,所提FCMAC与传统的CMAC相比性能上有了很大的改善.
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文献信息
篇名 模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 小脑模型关节控制器 模糊小脑模型关节控制器 机器人
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 38-42
页数 5页 分类号 TP183
字数 3732字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2006.01.007
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 王耀南 湖南大学电气与信息工程学院 624 12897 53.0 86.0
2 孙炜 湖南大学电气与信息工程学院 76 876 17.0 25.0
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研究主题发展历程
节点文献
小脑模型关节控制器
模糊小脑模型关节控制器
机器人
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
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72515
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