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基于神经网络补偿的机器人力/位置控制

         

摘要

考虑摩擦及外界干扰的情况下,针对具有不确定性的机器人系统,提出了一种新的基于神经网络补偿的智能力/位置控制方案.该控制器通过神经网络补偿机器人模型的未建模动力学部分等非参数不确定性带来的影响,NN的输出信号加在参考输入上而不是在关节力矩或控制输入上,同时在力控制回路采用灰色预测模糊调节,以提高系统的动态性能和稳态精度.仿真研究表明所设计的控制器具有良好的动态性能和较强的鲁棒性.

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