Model Based Intelligent Control of a 3-Joint Robotic Manipulator: A Simulation Study Using Artificial Neural Networks

机译：三关节机器人的基于模型的智能控制：使用人工神经网络的仿真研究

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Recently, there has been a great deal of interest in intelligent control of robotic manipulators. Artificial neural network (ANN) is a widely used intelligent technique on this way. Using ANN, these controllers learn about the systems to be online controlled by them. In this paper, a neural network controller was designed using traditional generalized predictive control algorithm (GPC). The GPC algorithm, which belongs to a class of digital control methods and known as Model Based Predictive Control, require long computational time and can result in a poor control performance in robot control. Therefore, to reduce the process time, in other words, to avoid from the highly mathematical computational structure of GPC, a neural network was designed for a 3-Joint robot. The performance of the designed control system was shown to be successful using the simulation software, which includes the dynamics and kinematics of the robot model.

机译：最近，人们对机器人机械手的智能控制产生了浓厚的兴趣。人工神经网络（ANN）是以此方式广泛使用的智能技术。这些控制器使用ANN来了解由他们在线控制的系统。本文采用传统的广义预测控制算法（GPC）设计了神经网络控制器。 GPC算法属于一类数字控制方法，被称为基于模型的预测控制，需要较长的计算时间，并且可能导致机器人控制的控制性能变差。因此，为了减少处理时间，换句话说，是为了避免GPC的高度数学计算结构，为3关节机器人设计了一个神经网络。使用仿真软件可以证明设计的控制系统的性能是成功的，该仿真软件包括机器人模型的动力学和运动学。

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来源
《International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2004); 20041027-29; Kemer-Antalya(TR)》|2004年|P.31-40|共10页
会议地点 Kemer-Antalya(TR)
作者
Rasit Koker; Abdullah Ferikoglu;
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作者单位

Computer Engineering Department, Sakarya University, Sakarya, Turkey;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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