改进型神经网络在木件打磨机器人中的应用

摘要：

针对木件机械打磨加工效率低、产品质量差等问题,提出一种打磨轨迹跟踪算法,该算法是对模糊算法和神经网络算法的结合及改进.阐述了打磨机器人的系统结构,并针对两关节机器人建立动力学模型,基于打磨轨迹跟踪算法设计了模糊神经网络控制器.利用Simulink软件对打磨轨迹跟踪算法进行仿真试验,结果表明:改进型神经网络与传统神经网络算法相比,0时刻开始,跟踪误差均在±0.01 mm范围内,系统很好地完成了启动控制,并且打磨机器人在1 s时即可以实现极小误差的曲线打磨轨迹跟踪.该算法可有效控制打磨机器人的运动轨迹,工作时机器人运行稳定可靠,加工效率高.

关键词：木件打磨机器人、轨迹跟踪、模糊算法、Simulink仿真

所属期刊栏目：45

分类号：TS642(木材加工工业、家具制造工业)

资助基金：山东省泰山学者优势特色学科人才团队支持计划项目2015162;博士基金项目"基于X射线的木结构建筑用材无损检测系统研究"XNBS1622

在线出版日期：2017-05-08（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：19-22,25