机械臂的CONN控制与CMAC控制的比较研究

摘要

由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用效果,但在机器人动态建模与实时控制问题上研究较少.为此在机械臂的神经网络控制中,该文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制方法,并对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究.仿真结果表明,当阶跃输入与正弦输入时CONN与CMAC实现的前馈控制具有相同的控制效果,但CONN算法比CMAC算法更简单,这充分地体现了复合正交神经网络的特点.