| RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究 |
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| 引用本文： | 彭志文,高宏力,梁超,文刚.RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究[J].机械设计与制造,2018(3):252-254,259. |
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| 作者姓名： | 彭志文 高宏力 梁超 文刚 |
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| 作者单位： | 西南交通大学机械工程学院; |
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| 摘 要： | 为了实现对三自由度Delta并联机器人更精确的轨迹跟踪控制,对并联机构的动力学建模不确定性进行研究,提出了计算力矩控制基础上的RBF神经网络在线补偿控制策略。利用Lyapunov理论推导了神经网络在线权值自适应律,保证了系统稳定性。运用RBF神经网络在线自学习系统的不确定性,提高了控制效率同时增加算法的自适应性。在Simmechanics中建立系统物理模型并在Simulink中设计控制器,之后进行Simulimk/Simmechanics联合仿真,结果表明算法优于计算力矩控制,可以有效减小跟踪误差的收敛半径,实现对目标轨迹的准确跟踪。
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| 关 键 词： | Delta并联机器人 计算力矩 RBF神经网络 SIMMECHANICS |
Research on Parallel Robot Control Based on RBF Neural Network Compensation |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Delta Parallel Robot Computed Torque RBF Neural Network Simmechanics |
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