人工神经网络理论及其在机器人运动与动力控制中的应用

摘要

文章基于人工神经网络基本理论,介绍了Hebb学习规则、最小均方误差LMS算法及神经网络的反向传播机制;基于径向基神经网络的无限逼近功能,建立了2R关节机械臂运动与动力学模型;通过MATLAB&Simulink仿真环境仿真研究了其动力控制性能。结果表明,径向基网络能够很好地适应系统的变化,且变化平稳,达到了较高的跟踪精度。