基于PSO的神经网络机械臂自校正控制

• 作者: 杨东勇 陈文元
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 径向基函数 神经网络 自校正控制
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 机器人技术
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP241
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2008.01.014

摘要

粒子群优化算法(PSO)基于群体的演化算法,本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优.针对非线性机械臂系统,利用径向基函数(RBF)神经网络和PID控制器作为混合控制器,运用PSO算法对神经网络参数进行在线学习优化,同时在PID控制器的辅助下对机械臂系统进行在线自校正控制.计算机仿真表明,该控制器具有较高的控制精度和响应速度,可以满足机械臂工作要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨东勇	浙江工业大学信息工程学院	69	521	11.0	19.0
2	陈文元	浙江工业大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0