基于神经网络与粒子滤波的柔性臂控制方法研究

• 作者: 石英 陈文楷
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 柔性臂 神经网络 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 1847-1849,1855
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

基于奇异摄动法将单连杆柔性臂系统分解为慢变、快变子系统,采用混合控制方法;设计了基于粒子滤波的神经网络控制器来线性化慢子系统,使其跟踪期望轨迹;采用粒子滤波训练神经网络克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,及扩展卡尔曼滤波方法带来的模型线性化损失;对于快变系统采用最优控制方法;仿真结果表明:在神经网络训练误差收敛速度及精度方面,粒＃子滤波要比BP及卡尔曼滤波要好;组合控制方法能有效地抑制柔性臂弹性振动,轨迹跟踪迅速准确,精度方面也是前者最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文楷	北京工业大学电控学院	42	287	10.0	14.0
2	石英	北京工业大学电控学院	2	9	2.0	2.0