基于高斯RBF神经网络的可伸缩机械臂系统动态建模与仿真

• 作者: 唐贤伦 张金荣 曹长修 王东 肖民卿 魏延
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 可伸缩机械臂 RBF神经网络 自适应控制
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP241
• 字数: 2407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4321.2007.03.013

摘要

设计了一种新的多模块机器人机械臂系统,该机械臂的每个模块具有可伸缩杆和旋转节两部分.为了进行有效控制,给出了系统的解析公式和机械臂自适应控制的相关技术.使用高斯函数的RBF神经网络对系统的动态方程参数进行了估计,使用李亚普诺夫稳定性分析确定神经网络权重的自适应修正规则,并给出了相应的自适应控制器模型.对该机械臂系统的控制进行了计算机仿真分析,结果表明:该方法在响应时间和控制精度方面都有提高,并且在有负载等非线性事件突然干扰的情况下亦能进行有效控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖民卿	重庆大学自动化学院	6	47	5.0	6.0
2	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
3	张金荣	重庆大学自动化学院	14	45	4.0	5.0
4	王东	重庆工学院计算机科学技术学院	14	138	6.0	11.0
5	唐贤伦	重庆大学自动化学院	9	160	5.0	9.0
6	魏延	重庆大学自动化学院	12	290	5.0	12.0