【摘 要】
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机器人的控制问题无论在理论界还是工程界多年来一直倍受人们的关注。当机器人系统模型是精确知道的时候,反馈线性化技术可以很好的解决其控制问题,然而现实的操作过程中机器
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机器人的控制问题无论在理论界还是工程界多年来一直倍受人们的关注。当机器人系统模型是精确知道的时候,反馈线性化技术可以很好的解决其控制问题,然而现实的操作过程中机器人动力学模型的各个参数可能发生变化,同时还受到环境干扰和负载变化等许多不确定因素的影响,因此有必要对现有的控制方法加以改进。本文以机器人为研究对象,针对其强耦合、非线性、多变量等特点,提出了一种模糊神经网络控制器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制器参数采用模拟退火算法全局优化来对BP算法进行改进的混合方法。给出了该控制器的结构、原理及工作过程,通过MATLAB仿真实验证明该控制器的可行性和有效性。
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