基于神经网络的机器人伺服控制系统设计.docx
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1、基于神经网络的机器人伺服控制系统设计韩学洪导语:机器人在从事装配、空间对接、医疗手术等与环境有接触的作业时,需要机器人进展位置控制,以到达最正确的作业效果,本文介绍了一种基于模糊神经网络的机器人伺服定位控制系统。前言近几年度来,随着技术与控制技术的开展,机器人在日常生活和工农业消费中得到广泛应用。机器人对象是一个非线性、强耦合的多变量系统,在运动经过中由于存在摩擦、负载变化等不确定因素,因此它还是一个时变系统。传统的机器人控制技术大多是基于模型的控制方法,无法得到满意的轨迹跟踪效果。模糊控制和神经网络等人工智能的开展为解决机器人轨迹跟踪问题提供了新的思路。普通模糊控制的控制规那么大局部是人们的
2、经历总结。不具备自学习、自适应的才能,往往还受到人的主观性的影响。因此不能很好地控制时变不确定的系统。在近几十年度里,基于模糊逻辑开发的模糊系统已经成为非常活泼的领域,一些算法已在复杂系统的控制器设计中显示出相当的才能,而且模糊数学理论也对构造知识模型提供了极其优越的工具。由于神经网络具有良好的自学习、自适应、联想等智能,能适应系统复杂多变的动态特性。模糊控制和神经网络的结合成为学者研究的重点。这方面的研究最早起源于欧美国家,但在80年度代末期却在日本获得了相对大的开展。目前,在知识和信息处理领域,他独立于模糊逻辑和神经网络技术,已经到达了一个特有的研究阶段。模糊和神经网络技术的交融客服了神经
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