采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制

摘要：

针对采摘机械臂系统的不确定性为控制带来的问题,设计一种PSO-RBF神经网络自适应控制方法.该方法使用径向基函数神经网络来逼近并补偿系统模型误差,用粒子群优化算法来优化RBF的权值参数,确保PSO-RBF控制性能更好.MATLAB仿真结果表明:与RBF神经网络控制相比,PSO-RBF神经网络控制精度和性能更好.

关键词：机械臂;RBF神经网络;粒子群算法;MATLAB仿真

所属期刊栏目：51

分类号：TP241(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：181-183,233