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【24h】

Experimental Evaluation of a Sectorial Fuzzy Controller Plus Adaptive Neural Network Compensation Applied to a 2-DOF Robot Manipulator ?

机译：用于2-DOF机器人操纵器的部门模糊控制器加自适应神经网络补偿的实验评估 ？ < / ce：交叉引用>

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In this paper we propose a novel control architecture that employs an adaptive neural network (NN) for feedforward compensation and a sectorial fuzzy controller in the feedback loop applied to the trajectory tracking control of robot manipulators. Both simulation and experimental results are presented in comparison with the original classic Proportional-Derivative (PD) plus feedforward controller, from which this new proposal is based, and two preliminary versions of the application of feedforward sectorial fuzzy control and feedforward adaptive neural nonlinear PD control to the trajectory tracking control of a two-degree of freedom (2-DOF) robot manipulator. The proposed controller has, in general, better performance than its counterparts in terms of transient response and steady-state error while it maintains one of the main characteristics of fuzzy controllers: Its tolerance to parameter deviation.
机译：在本文中，我们提出了一种新颖的控制体系结构，该体系结构采用自适应神经网络（NN）进行前馈补偿，并将反馈回路中的扇形模糊控制器应用于机器人机械手的轨迹跟踪控制。与原始经典比例-微分（PD）加上前馈控制器（以该新提案为基础）以及前馈扇形模糊控制和前馈自适应神经非线性PD控制的两个初步版本进行比较，给出了仿真结果和实验结果两自由度（2-DOF）机器人操纵器的轨迹跟踪控制。总体而言，所提出的控制器在瞬态响应和稳态误差方面要比同类控制器更好，同时又保持了模糊控制器的主要特征之一：对参数偏差的容忍度。

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