基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制研究

董洁; 顾雅珍

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基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制研究

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由于目前的机械臂容错控制无法自适应准确计算机械臂参数矢量,存在容错控制整体性能差、平均奖励值低和抗干扰能力差的问题,提出基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制方法。构建机械臂的自适应模型,构建机械臂的状态方程以及等效模型,完成机械臂参数矢量的计算,提高控制性能。改进BP神经网络,在参数矢量的帮助下不断训练机械臂样本数据,并在其中构建自适应滤波器,得出状态空间模型,以此获取多自由度机械臂容错控制器,通过一系列约束条件,生成机械臂的最优容错控制,实现多自由度机械臂容错控制。实验结果表明,所提方法的容错控制整体性能高、平均奖励值高和抗干扰能力好。

著录项

来源
《制造业自动化》 |2022年第2期|201-205|共5页
作者
董洁; 顾雅珍;
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作者单位

赤峰学院数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 容错控制; 参数矢量; LMS算法; 自适应滤波器;

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