欢迎访问机床与液压官方网站!

咨询热线:020-32385312 32385313 RSS EMAIL-ALERT
SCARA机械手的RBF神经网络自适应轨迹跟踪控制
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为了解决机械手系统模型存在参数变化、强耦合、高度非线性等不确定性因素,提出基于RBF神经网络机械手自适应控制方法。该方法利用RBF神经网络的自适应、容错、并行处理及非线性映射能力,从而实现了无需机械手精确模型信息的控制。通过Matlab/Simulink环境下的仿真实验表明,该方法可实现对SCARA机械手的位置跟踪控制,通过控制算法适时地修正网络参数, 实现对非线性系统任意轨迹的轨迹跟踪控制, 具有良好的控制品质。

    Abstract:

    A self-adaptive control method based on RBF neural network for manipulator was put forward in order to solve parameters time-variation, strong coupling and high nonlinear of manipulator system model as uncertain factors. This method was made use of self-adaptability, fault-tolerant, parallel processing and nonlinear mapping ability of RBF neural network, so as to realize the control without accurate manipulator model information. According to the simulation experiment under Matlab/Simulink environment, it shows that this method can realize the position tracking control of SCARA manipulator. By timely correction of network parameters through the control algorithm, the arbitrary trajectory tracking control of the nonlinear system is realized with good control quality.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

龚发云,袁雷华,汤亮. SCARA机械手的RBF神经网络自适应轨迹跟踪控制[J].机床与液压,2014,42(3):41-46.
.[J]. Machine Tool & Hydraulics,2014,42(3):41-46

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-12-24
  • 出版日期: