机械臂轨迹跟踪控制--基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制

• 作者: 张峰 张翠 杨剑锋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂轨迹跟踪 模型参考自适应控制 熵聚类-径向基函数(EC-RBF)神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP241
• 字数: 4814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0313

摘要

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题，采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络，运用EC-RBF学习算法，采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络，一个用来实现对机械臂进行模型辨识，一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真，结果表明，使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度，且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度，从而使得控制过程较迅速。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨剑锋	兰州交通大学自动化与电气工程学院	40	178	8.0	10.0
2	张峰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	6	39	4.0	6.0
3	张翠	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	14	2.0	3.0