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并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法研究 被引量：3

Parallel particle swarm optimization neural network adaptive control algorithm
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摘要 针对传统控制算法对并联机器人的控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法,该算法在基于神经网络的自适应PID控制算法的基础上,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和收缩因子的改进,然后将该改进算法应用于原算法上。仿真试验结果表明,提出的粒子群优化神经网络自适应控制算法,在性能上远远优于传统PID控制算法和基于神经网络的自适应PID控制算法。
作者 成磊 朱龙英 郑帅 陆宝发 赫建立
机构地区 常州大学机械工程学院 盐城工学院汽车工程学院 安徽理工大学机械工程学院 江苏大学机械工程学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2014年第12期5-7,23,共4页 Manufacturing Automation
关键词 并联机器人控制 自适应控制 粒子群优化 惯性权重优化 收缩因子改进
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献82

共引文献37

同被引文献28

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引证文献3

二级引证文献8

制造业自动化
2014年 第12期

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