共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
3.
基于反演设计的码垛机器人神经网络自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低机器人系统中各种不确定因素对控制系统的影响,提出了自适应神经网络反演控制方法。该控制方法基于反演设计方法,解决了系统的非匹配不确定性;引入了神经网络自适应控制律和鲁棒控制律,并适当调整控制器参数,实现了无需机器人精确模型信息的控制,也保证了系统的稳定性和收敛性,满足了机器人系统的控制要求。仿真实验验证了该控制方法的有效性。 相似文献
4.
《中国计量学院学报》2020,(1):71-78
目的:补偿机器人关节摩擦力矩,提高关节轨迹跟踪效果。方法:以直流伺服电机和谐波减速器组成机器人关节为对象,基于Stribeck模型建立摩擦模型;采用最小二乘法和Matlab编程辨识模型参数;利用自适应RBF神经网络算法对系统模型参数误差引起的未建模动态进行在线观测;将观测结果补偿到计算力矩控制器中,建立含摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制器,推导出控制参数的约束条件。结果:基于自主设计的机器人关节进行对比实验。实验表明,含摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制追踪误差是无摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制追踪误差的55.12%,是传统计算力矩控制追踪误差的31.28%。结论:本文的控制方法提高了机器人关节轨迹跟踪精度。 相似文献
5.
6.
为了提高人机协作的协调性,本文设计了基于非零和博弈的自适应人机协作系统,系统由互相解耦的内外环构成。在外环中,通过引入非零和博弈的方法设计人机协作策略,构建关于人力和机器人控制输入的能量函数,通过求解博弈中的纳什均衡达到最优控制。针对能量函数中的不确定参数,采用神经网络估计器进行更新,以估计人和机器人的力。并且通过设计神经网络函数的中心值,获得机器人控制力与跟踪误差的关系,保证控制方法的跟踪性。在更新过程中自适应调整刚度系数,实现人机柔顺协调。另外,在内环中设计了神经网络控制器,采用径向基神经网络,基于实时采集的机器人系统输入输出数据逼近控制器中未知非线性的机器人动力学模型,提高了系统跟踪精度。仿真结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
7.
研究了机器人操作环境的动力学模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机器人系统中环境非线性动力学模型新的建立方法,阐述了其建模机理和算法.结果表明,采用RBF神经网络对机器人系统中的操作环境建模比用BP神经网络有更高的精度,其网络训练速度也大大快于BP神经网络. 相似文献
8.
9.
《高技术通讯》2018,(7)
本文讨论了受控制驱动力、外界扰动及参数不确定的一种舵机组合控制策略的书写机器人设计。首先,构建多舵机组合机械臂模型及其旋转拟合空间,解算并采集其正、逆运动学和动力学的仿真样本数据训练RBF神经网络自适应策略控制器,分析多舵机组合控制后的关节转角轨迹曲线及系统响应特性;进而,针对书写机器人组合舵机的运行轨迹目标跟踪末端书写过程,完成4自由度和6自由度舵机关节三维空间坐标的建模和仿真,采用RBF神经网络自适应策略和PNN神经网络策略完成书写机器人末端位置控制,比较两种控制策略的书写机器人末端控制过程的位置误差精度参数。研究表明,根据舵机组合控制策略进行书写机器人的建模与分析的特征参数,进行设计相应的书写机器人控制系统,笔尖末端轨迹运行控制能够5s内执行上位机指令,文中设计的硬笔书写机器人和软笔书写机器人都能写出具有良好辨识度的图形格式。 相似文献
10.
11.
对于冗余度机器人,本文用神经网络来实现机器人的速度逆运动学。使用的神经网络为具有背传算法的多层感知器。应用权值表来存储不同性能准则时求解速度逆运动学的神经网络的权值。仿真结果验证了神经网络技术应用的控制有效性。 相似文献
12.
讨论了载体位姿无控情况下,漂浮基柔性关节空间机器人的关节运动控制器设计问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日法,建立了空间机器人的动力学模型。为实现系统关节运动控制目标,借助于神经网络函数逼近技术,提出了一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案。所提控制方案无需预知系统各惯性参数的真实信息,且可避免对载体位置相关量进行实时地测量与反馈,因此较适于实际应用。数值仿真结果表明:上述控制方案可使系统各柔性关节的振动较小,并能够有效地控制空间机器人完成所期望的关节运动。 相似文献
13.
针对水电机组的非线性和结构参数易变化且具有时变和非最小相位的特点,依据神经网络的自学习特性和小波分析的逼近能力,提出了一种基于小波神经网络(WNN)的水电机组自适应逆控制方法.该方法用小波神经网络逼近被控对象的正、逆模型,通过构造控制加权的广义目标函数,推导出一种对非最小相位系统能实现有效控制的小波神经网络自适应逆控制律,理论分析和对水电机组仿真实验均表明,文中提出的控制策略比采用神经网络控制能更好地改善水电机组的动态性能,证明了该方法的有效性. 相似文献
14.
汽轮机故障诊断的遗传神经网络法 总被引:2,自引:0,他引:2
阐明了遗传算法与神经网络结合的必要必邮多层感知器神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。设计了遗传神经网络故障诊断模型,用这种新方法解决了汽轮机多故障诊断问题。新方法可以简化神经网络的结构并逃逸局部极小。诊断结果与实际相符,从而验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
15.
16.
17.
In this paper, control chart pattern recognition using artificial neural networks is presented. An important motivation of this research is the growing interest in intelligent manufacturing systems, specifically in the area of Statistical Process Control (SPC). Online automated process analysis is an important area of research since it allows the interfacing of process control with Computer Integrated Manufacturing (CIM) techniques. Two back-propagation artificial neural networks are used to model traditional Shewhart SPC charts and identify out-of-control situations as specified by the Western Electric Statistical Quality Control Handbook , including instability patterns, trends, cycles, mixtures and systematic variation. Using back propagation, patterns are presented to the network, and training results in a suitable model for the process. The implication of this research is that out-of-control situations can be detected automatically and corrected within a closed-loop environment. This research is the first step in an automated process monitoring and control system based on control chart methods. Results indicate that the performance of the back propagation neural networks is very accurate in identifying control chart patterns. 相似文献