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一种基于模糊神经网络的双足机器人混杂控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对双足机器人控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的混杂控制方法.该种方法将模糊神经网络融入了逆系统和H∞控制方法中,一方面将模糊神经网络的构造误差看作系统的干扰,利用H∞控制对干扰进行抑制.另一方面利用模糊神经网络对系统模型进行逼近,为逆系统的构建和H∞控制率的设计提供了有效的系统信息.本文分析了闭环系统的稳定性问题,证明了在采用本文提出的模糊神经网络和自适应算法后可以抑制L2增益. 相似文献
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漂浮基双臂空间机器人系统的模糊神经网络自学习控制 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论了载体位置、姿态均不受控制的情况下自由漂浮双臂空间机器人系统的高斯基模糊神经网络自
学习控制问题.此类空间机器人系统严格遵守动量守恒和角动量守恒,所以其动力学方程表现出强烈的非线性性
质.将神经网络与模糊控制相结合,即利用神经网络进行模糊推理, 可使模糊控制具有自学习能力.在此基础上,
设计了双臂空间机器人系统关节空间的高斯基模糊神经网络自学习控制方案.系统的数值仿真证实了该方法的有
效性. 相似文献
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本文首先阐明模糊理论和神经网络技术的结合形式,主要体现在四个方面;以及二者与人工智能技术之间的关系,在知识处理过程中,这两种技术往往可以相互代替,取长补短;机器人在从事装配、空间对接、医疗手术等与环境有接触的作业时,需要对机器人进行力控制,以达到最佳的作业效果,文章中介绍了模糊神经网络在机器人控制中的应用——并联机器人自适应力控制器。最后,针对医用骨科机器人,谈一谈模糊神经网络技术在研究中应用的可能性。 相似文献
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模糊小波基神经网络的机器人轨迹跟踪控制 总被引:14,自引:1,他引:14
提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用了小波基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能. 相似文献
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四足步行机器人模糊神经网络控制 总被引:6,自引:0,他引:6
本文以模糊控制与神经网络应用于四足步行机器人的力与位置混合控制系统为目的,针对JTUWM-II四足步行机器人,进行了有关神经网络、模糊控制的理论研究和实验 相似文献
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机器人轨迹跟踪的自适应模糊神经网络控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究机器人跟踪轨迹控制问题,针对模型未知的机器人系统,为提高跟踪精度和控制性能,提出了一种基于T-S型模糊RBF神经网络的H∞轨迹跟踪控制方法,用模糊神经网络为模型未知的机器人系统建模,克服了系统鲁棒性差,对机动目标跟踪性能差等缺点。然后设计自适应控制器,将H∞控制理论与模糊神经网络有机地结合起来,借助鲁棒补偿项将建模误差及外部干扰衰减到期望的程度以下,而控制器与改进Elman神经网络的结合,便于处理建模有界干扰以及非结构化的未建模的动力学,并进行仿真。仿真结果表明了所提出的控制算法的可行性。 相似文献
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针对并联机器人数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统,提出一种基于模糊神经网络运算法则(FNNA)的自适应控制策略。将各个支链的模糊规则通过神经网络进行在线训练并得出模糊规则的权重并将此运用于在线辨识非线性自适应控制系统的未知动态,有效抑制了系统的数学模型不精确所产生的误差及外部扰动。仿真结果表明该控制方法明显提高了控制系统的轨迹跟踪性能,并对外部干扰及系统的非线性具有很强的鲁棒性。 相似文献
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针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。 相似文献
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一类非线性神经模糊控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
段向军 《自动化技术与应用》2009,28(10):25-27
针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。 相似文献
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针对未知环境中六足机器人的自主导航问题,设计了一种基于模糊神经网络的自主导航闭环控制算法,并依据该算法设计了六足机器人的导航控制系统.算法融合了模糊控制的逻辑推理能力与神经网络的学习训练能力,并引入闭环控制方法对算法进行优化.所设计的控制系统由信息输入、模糊神经网络、指令执行以及信息反馈4个模块组成.环境及位置信息的感知由GPS(全球定位系统)传感器、电子罗盘传感器和超声波传感器共同完成.采用C语言重建模糊神经网络控制算法,并应用于该系统.通过仿真实验,从理论上论证了基于模糊神经网络的闭环控制算法性能优于开环控制算法,闭环控制算法能够减小六足机器人在遇到障碍物时所绕行的距离,行进速度提高了6.14%,行进时间缩短了8.74%.在此基础上,开展了实物试验.试验结果表明,该控制系统能够实现六足机器人自主导航避障控制功能,相对于开环控制系统,能有效地缩短行进路径,行进速度提高了5.66%,行进时间缩短了7.25%,验证了闭环控制系统的可行性和实用性. 相似文献
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基于T-S型模糊神经网络的轮式机器人避障方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对超声波传感器产生的不确定信息,研究了一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络信息融合避障方法;对超声波传感器所获得的数据进行融合,建立控制器输入信号和机器人速度输出之间的模式映射关系;在MATLAB环境下对模糊神经网络避障算法进行了仿真,最后在实际环境中进行避障实验;实验结果表明,该算法具有较好的准确性和鲁棒性,能够适用于移动机器人的导航需要. 相似文献
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一种基于模糊B样条基函数神经网络控制的磨削加工系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将模糊控制与神经网络相结合。用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把B样条函数作为隶属函数的模糊神经网络,并将之用于磨削加工的质量控制。仿真结果表明,该系统具有响应快、稳态精度高、鲁棒性强等优点,能很好地应用于磨削加工的质量控制。 相似文献
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机器人足球团队决策依据的信息通常是模糊的、不确定的、瞬息万变的,决策系统必须具有自适应学习能力。本文提出一种基于模糊神经网络的机器人足球团队决策模型,用于建立场上关键信息元素和团队决策之间有效的映射关系。初步的仿真实验结果证明了该团队决策模型的正确性和合理性。 相似文献
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在讨论分析现有光伏电源最大功率点跟踪(MPPT)控制方法的基础上,根据光伏电源系统的特性将补偿模糊神经网络方法应用在最大功率点跟踪控制上,能够根据外界环境变化及时进行调整,具有自学习和自适应能力,使系统始终稳定工作在最大功率点上,避免了使用传统方法时存在的最大功率点附近剧烈震荡的现象. 相似文献