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基于神经网络的含间隙串联机器人误差控制仿真研究
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广东省普通高校青年创新人才项目(2020KQNCX135)


Simulation Research on Error Control of Serial Robot with Clearance Based on Neural Network Algorithm
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    摘要:

    串联机器人大规模应用于工业生产中,提高机器人精度成为一个重要课题。在串联机器人中,各构件通过刚性铰链串联,铰链间隙对机器人运动精度的影响不可忽略。由于间隙对机器人运动的影响具有较强非线性,较难利用解析方法获得其逆运动学模型。利用遗传算法改进的神经网络建立含间隙串联机器人的逆运动学模型,并利用其构成内模控制,实现对含间隙串联机器人的控制。仿真结果证明,该控制方法具有一定的控制效果。

    Abstract:

    Series robots are widely used in industrial production, so it is an important task to improve the accuracy of robots. In the series robot, the components are connected in series by rigid hinges, and the influence of hinge clearance on the motion accuracy of the robot cannot be ignored. As the influence of clearance on robot motion is nonlinear, it is difficult to obtain its inverse kinematics model by analytical method. The inverse kinematics model of the series robot with clearance was established by using the improved neural network of genetic algorithm, and the internal model control was constructed to realize the control of the series robot with clearance. The simulation results show that it has a certain control effect.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈婵媛,杨丽新,张德福,肖桂英.基于神经网络的含间隙串联机器人误差控制仿真研究[J].机床与液压,2021,49(9):34-40.
CHEN Chanyuan, YANG Lixin, ZHANG Defu, XIAO Guiying. Simulation Research on Error Control of Serial Robot with Clearance Based on Neural Network Algorithm[J]. Machine Tool & Hydraulics,2021,49(9):34-40

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  • 在线发布日期: 2023-03-09
  • 出版日期: 2021-05-15