基于RBF神经网络逆系统的机械手轨迹跟踪控制

• 作者: 缸明义 陈立辛 乔印虎 夏兴国
• 来源期刊: 安徽科技学院学报
• 关键词: 机械手 RB F神经网络 逆控制 轨迹跟踪
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术|Engineering Technology
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.19608/j.cnki.1673-8772.2017.0905

摘要

目的:针对机械手系统的高度耦合、非线性等动力学特性,系统结构和参数在实际工作中存在诸多不可预知因素,研究机械手的轨迹跟踪问题.方法:利用神经网络来构建机械手的逆系统模型,将其与被控对象串联构成伪线性系统,从而将非线性问题转化为线性问题,实现了机械手的在线建模、解耦控制.结果:仿真实验结果表明,迅速的跟踪给定的期望轨迹,脉冲干扰并未系统带来明显影响.结论:方案对控制系统有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能,有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题.