基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态补偿研究

摘要：

提出一种基于改进遗传算法进化小波神经网络用于机器人腕力传感器动态补偿的新方法,介绍算法原理.该方法利用腕力传感器的动态标定数据,用改进的遗传算法来优化小波神经网络结构和参数,建立腕力传感器的动态补偿模型.结果表明,采用遗传小波神经网络进行腕力传感器动态补偿,能克服BP算法存在易陷入局部极小点的缺点,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了好的综合,补偿模型建立的速度和精度得到提高.

关键词：机器人、腕力传感器、动态特性、动态补偿、小波神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：31

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省高等学校自然科学基础研究基金和本校博士基金资助项目项目号07KJD510027,07HSBS003

在线出版日期：2009-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-17,20