基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略

• 作者: 刘根水 张绍德 李娟
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 逆系统 机械手 最近邻聚类算法 解耦
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 控制理论研究
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2008.06.005

摘要

针对机械手系统具有非线性时变、多变量、强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦摔制策略.首先证明了系统的可逆性,进一步通过神经网络在线逆辨识建立机械手的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与机械手系统串联,构成伪线性复合系统,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出机械手系统解耦成单个独立的伪线性对象.最后以两关节机械手为仿真对象进行了仿真,仿真结果验证了本方案的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍德	安徽工业大学电气信息学院	44	271	9.0	14.0
2	刘根水	安徽工业大学电气信息学院	2	10	1.0	2.0
3	李娟	安徽工业大学电气信息学院	7	25	3.0	5.0