基于模糊神经网络运算法则的并联机器人自适应控制研究

• 作者: 朱大昌 陈强
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 并联机器人 自适应控制 模糊神经网络 运算法则
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 字数: 1977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2010.01.002

摘要

针对并联机器人数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统,提出一种基于模糊神经网络运算法则(FNNA)的自适应控制策略.将各个支链的模糊规则通过神经网络进行在线训练并得出模糊规则的权重并将此运用于在线辨识非线性自适应控制系统的未知动态,有效抑制了系统的数学模型不精确所产生的误差及外部扰动.仿真结果表明该控制方法明显提高了控制系统的轨迹跟踪性能,并对外部干扰及系统的非线性具有很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱大昌	江西理工大学机电工程学院	38	206	9.0	13.0
2	陈强	江西理工大学机电工程学院	52	232	9.0	13.0