基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略

刘根水; 张绍德; 李娟

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基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略

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针对机械手系统具有非线性时变、多变量、强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略。首先证明了系统的可逆性,进一步通过神经网络在线逆辨识建立机械手的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与机械手系统串联,构成伪线性复合系统,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出机械手系统解耦成单个独立的伪线性对象。最后以两关节机械手为仿真对象进行了仿真,仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2008年第6期|12-14|共3页
作者
刘根水; 张绍德; 李娟;
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作者单位

安徽工业大学电气信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
RBF神经网络; 逆系统; 机械手; 最近邻聚类算法; 解耦;

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