多连杆机械臂GA-RBF神经网络轨迹跟踪控制

• 作者: 周鑫林 李光 肖凡
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 计算力矩法 RBF神经网络 遗传算法 机械臂 轨迹跟踪 MATLAB
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 669-674
• 页数: 6页
• 分类号: TG156
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2018.0503

摘要

针对多连杆机械臂模型系统信息不完整、存在外界干扰等问题,设计了一种新型的GA-RBF神经网络闭环自适应控制系统.该系统利用径向基函数(RBF)神经网络来逼近并补偿系统的模型误差和外界扰动,在基于计算力矩法的基础上实现对机械臂的轨迹跟踪控制,并采用遗传算法(GA)对RBF神经网络权值进行在线优化,确保机械臂控制系统能在更短时间内获得稳定,实现了高精度的轨迹跟踪,提高了轨迹跟踪的性能.MATLAB数值仿真的结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李光	湖南工业大学机械工程学院	49	181	8.0	10.0
2	周鑫林	湖南工业大学机械工程学院	3	16	2.0	3.0
3	肖凡	湖南工业大学机械工程学院	5	16	2.0	4.0