基于RBF神经网络逆系统的机械手轨迹跟踪控制

作者:缸明义; 陈立辛; 乔印虎; 夏兴国
来源:安徽科技学院学报, 2021, 35(03): 68-74.
DOI:10.19608/j.cnki.1673-8772.2017.0905

摘要

目的:针对机械手系统的高度耦合、非线性等动力学特性,系统结构和参数在实际工作中存在诸多不可预知因素,研究机械手的轨迹跟踪问题。方法:利用神经网络来构建机械手的逆系统模型,将其与被控对象串联构成伪线性系统,从而将非线性问题转化为线性问题,实现了机械手的在线建模、解耦控制。结果:仿真实验结果表明,迅速的跟踪给定的期望轨迹,脉冲干扰并未系统带来明显影响。结论:方案对控制系统有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能,有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题。

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