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基于模糊神经网络的冗余度变几何桁架机器人自适应控制
引用本文:徐礼钜,吴江,梁尚明.基于模糊神经网络的冗余度变几何桁架机器人自适应控制[J].机器人,2000,22(6):495-500.
作者姓名:徐礼钜  吴江  梁尚明
作者单位:四川大学机械系机械原理教研室 610065
基金项目:国家自然科学基金资助项目
摘    要:本文提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的机器人位置自适应控制方法.利用模糊 神经网络模型来辨识冗余度变几何桁架机器人的逆动力学模型,用常规反馈控制器完成外部 干扰的补偿和闭环控制.并以四重四面体变几何桁架机器人为例进行仿真计算,表明该控制 方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力.

关 键 词:自适应控制  冗余度变几何桁架机器人  模糊神经网络
文章编号:1002-0446(2000)06-0495-06
修稿时间:2000年12月15

ADAPTIVE CONTROL OF REDUNDANT VARIABLE GEOMETRY TRUSS MANIPULATORS BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK
XU Li-ju,WU Jiang,LIANG Shang-ming.ADAPTIVE CONTROL OF REDUNDANT VARIABLE GEOMETRY TRUSS MANIPULATORS BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK[J].Robot,2000,22(6):495-500.
Authors:XU Li-ju  WU Jiang  LIANG Shang-ming
Abstract:An adaptive control scheme for redundant variable geometry truss manipulators is proposed, based on fuzzy neural network in this paper. The fuzzy neural network model is used to identify inverse dynamic model of redundant variable geometry truss manipulators, and conventional feedback controller is applied to compensation of external interference and close loop control. The simulation calculation for a four celled tetrahedron based variable geometry truss manipulator is give. The method is proved to have good track accuracy and anti interference characteristics.
Keywords:adaptive control  redundant variable geometry truss manipulator  fuzzy neural network  inverse dynamics
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