基于神经网络补偿的机器人力/位置控制

摘要：

考虑摩擦及外界干扰的情况下,针对具有不确定性的机器人系统,提出了一种新的基于神经网络补偿的智能力/位置控制方案.该控制器通过神经网络补偿机器人模型的未建模动力学部分等非参数不确定性带来的影响,NN的输出信号加在参考输入上而不是在关节力矩或控制输入上,同时在力控制回路采用灰色预测模糊调节,以提高系统的动态性能和稳态精度.仿真研究表明所设计的控制器具有良好的动态性能和较强的鲁棒性.

关键词：机器人、不确定性、神经网络、灰色预测

所属期刊栏目：32

分类号：TP242;TP183(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60964003;兰州理工大学电气与控制学科团队基金

在线出版日期：2010-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：16-17,20