基于神经网络的7-DOF机械臂时间收敛性研究

作     者：江杨林 徐向荣 刘雪飞 朱佐君 JIANG Yanglin;XU Xiangrong;LIU Xuefei;ZHU Zuojun

作者机构：安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243000 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFE0113200) 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2023年第42卷第1期

页      码：55-58,63页

摘      要：为解决7自由度(DOF)机械臂在利用径向基函数(RBF)神经网络自适应控制克服外界扰动时出现追踪慢的问题,提出了具有时变约束状态的神经网络自适应控制方案,给出了机械臂动力学方程,由神经网络训练求出权重;设计控制律,建立李雅普诺夫函数方程和不对称项推导其收敛性;利用Simulink仿真,针对时间收敛性分析了角位移、角速度、力矩以及扰动拟合;设计范围参数,以遗传算法(GA)优化。系统仿真结果表明,在保证控制精度的条件下,时间收敛性明显增快。

主 题 词：7自由度机械臂 动力学 时变约束 遗传算法 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2023)01-0055-04

馆 藏 号：203115980...