【摘 要】
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针对多关节机械手因关节抖震产生误差导致多关节机械手控制不稳定问题，提出了一种基于粒子群优化模糊神经网络的多关节机械手运动控制算法。该算法利用神经网络能够很好地预测和逼近目标值的特性和模糊函数对神经网络的互补性，并使用粒子群算法对神经网络的关节输出角度进行优化，极大地减小了多关节机械手因抖震产生的误差，尽可能避免了机械手的速度跟踪误差和位置跟踪误差，利用Lyapunov稳定性理论证明了该方法的稳定性
【基金项目】
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上海市多向模锻工程技术研究中心项目（20DZ2253200）； 上海市高峰高原学科资助项目（A1-5701-18-007-03）； 交互式柔性机器人研究与开发（20B167）； 上海电机学院临港新片区智能制造产业学院资助； 上海市科委三年行动计划项
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针对多关节机械手因关节抖震产生误差导致多关节机械手控制不稳定问题，提出了一种基于粒子群优化模糊神经网络的多关节机械手运动控制算法。该算法利用神经网络能够很好地预测和逼近目标值的特性和模糊函数对神经网络的互补性，并使用粒子群算法对神经网络的关节输出角度进行优化，极大地减小了多关节机械手因抖震产生的误差，尽可能避免了机械手的速度跟踪误差和位置跟踪误差，利用Lyapunov稳定性理论证明了该方法的稳定性，并通过对双关节机械手系统的仿真验证了该算法的可行性和合理性。
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