基于RBF神经网络手术机器人从手控制系统研究

• 作者: 张禹 杨铭
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 手术机器人 RBF神经网络 模型分块逼近 自适应控制
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 工业机器人专栏
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.3
• 字数: 3348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2019.09.013

摘要

以手术机器人的从手为研究对象,使用径向基函数(RBF)神经网络对手术机器人从手进行基于模型分块逼近的自适应控制.针对手术机器人从手动力学模型建模不准确的问题,采用RBF神经网络分别对从手动力学模型中的3个系数矩阵分块逼近,计算出从手的精确动力学模型,同时动态调整控制律实现对系统的稳定自适应控制.在系统稳定性分析的基础上,进行了仿真实验.实验结果表明:该控制算法改进了系统控制性能,具有精度高、 稳定性好、 鲁棒性强的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张禹	沈阳工业大学机械工程学院	41	199	10.0	13.0
2	杨铭	沈阳工业大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0