基于神经网络的除尘机器人扰动补偿研究

• 作者: 杨怀磊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 神经网络 除尘机器人 自适应方法 跟踪精度
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 569-571
• 页数: 3页
• 分类号: TP156
• 语种: 中文

摘要

中央空调的通风系统会聚集大量的灰尘,使风量下降还会影响人们健康,传统的除尘机器人容易受到恶劣环境与笛卡尔刚性的干扰使除尘机器人的控制平台与手臂的控制精度较差;提出一种基于RBF神经网络自适应滑模控制的除尘机器人扰动补偿方法,基于DSP控制器设计了一种履带式的除尘机器人的驱动系统,使其具有更强的越障能力,随后在控制系统中使用RBF神经网络结合履带式除尘机器人的动力学模型,提出了一种自适应的控制方法与滑模方法对系统的不确定性与扰动进行补偿;实际的系统测试证明这种方法下的除尘机器人控制平台与手臂跟踪精度较高,具有很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨怀磊		18	22	3.0	3.0