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题名基于神经网络的7-DOF机械臂时间收敛性研究
被引量：2
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作者
江杨林
徐向荣
刘雪飞
朱佐君
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机构
安徽工业大学机械工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第1期55-58,63,共5页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFE0113200)。
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文摘
为解决7自由度(DOF)机械臂在利用径向基函数(RBF)神经网络自适应控制克服外界扰动时出现追踪慢的问题,提出了具有时变约束状态的神经网络自适应控制方案,给出了机械臂动力学方程,由神经网络训练求出权重;设计控制律,建立李雅普诺夫函数方程和不对称项推导其收敛性;利用Simulink仿真,针对时间收敛性分析了角位移、角速度、力矩以及扰动拟合;设计范围参数,以遗传算法(GA)优化。系统仿真结果表明,在保证控制精度的条件下,时间收敛性明显增快。
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关键词
7自由度机械臂
动力学
时变约束
遗传算法
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Keywords
7 degree of freedom(dof)manipulator occur
dynamics
time-varying constraints
genetic algorithm(GA)
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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