两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

陈正洪; 王勇; 李艳

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针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.

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来源
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 |2008年第2期|210-213|共4页
作者
陈正洪; 王勇; 李艳;
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作者单位

山东大学机械工程学院,济南,250061;

山东交通学院工程机械系,济南,250023;

山东大学机械工程学院,济南,250061;

山东大学机械工程学院,济南,250061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
并联机器人; RBF神经网络; 辨识; 自适应PID控制; 神经网络;

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