并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法研究

• 作者: 成磊 朱龙英 赫建立 郑帅 陆宝发
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 并联机器人控制 自适应控制 粒子群优化 惯性权重优化 收缩因子改进
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 机器人技术
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TH161
• 字数: 2998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2014.06(下).02

摘要

针对传统控制算法对并联机器人的控制效果不好的问题，本文提出了一种并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法，该算法在基于神经网络的自适应PID控制算法的基础上，首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和收缩因子的改进，然后将该改进算法应用于原算法上。仿真试验结果表明，本文提出的粒子群优化神经网络自适应控制算法，在性能上远远优于传统PID控制算法和基于神经网络的自适应PID控制算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱龙英	盐城工学院汽车工程学院	65	219	8.0	11.0
2	郑帅	安徽理工大学机械工程学院	12	50	5.0	6.0
3	成磊	常州大学机械工程学院	11	48	5.0	6.0
4	陆宝发	江苏大学机械工程学院	10	39	4.0	6.0
5	赫建立	常州大学机械工程学院	10	48	5.0	6.0