利用BP-NN算法的机器人臂重力补偿研究

• 作者: 吴德明 张进春 谢光辉 金敉娜
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: BP-NN 最小二乘法 重力补偿 实时控制 参数识别
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 22-24
• 分类号: TP242
• 字数: 2186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0380.2012.02.007

摘要

利用反向传播神经网络(BP-NN)学习算法,对机器人臂的重力补偿进行了研究.给出了机器人臂各关节扭矩的重力项理论计算公式及其连杆参数识别方法,同时,对BP-NN算法进行了详细分析,利用BP-NN来处理机器人臂重力项并进行试验.试验结果表明,采用该学习算法得到的机器人臂重力项输出值和实测值基本一致,能有效减少机器人臂重力项计算量,达到实时控制的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢光辉	重庆电子工程职业学院机电工程系	16	55	5.0	6.0
5	张进春	重庆电子工程职业学院机电工程系	19	86	6.0	8.0
7	吴德明	重庆电子工程职业学院机电工程系	8	18	2.0	4.0
9	金敉娜	重庆电子工程职业学院机电工程系	11	17	3.0	3.0