【摘 要】
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小脑模型关节控制器(CMAC)是一种结构简单、学习速度快的局部神经网络,适合于实时控制。但对于某些高维输入系统来说,CMAC需要大量的存储空间,实际应用性能下降。文章结合传
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小脑模型关节控制器(CMAC)是一种结构简单、学习速度快的局部神经网络,适合于实时控制。但对于某些高维输入系统来说,CMAC需要大量的存储空间,实际应用性能下降。文章结合传统PID反馈控制与神经网络逆模控制的特点,利用CMAC网络对机械手进行逆模控制;针对网络所需输入量较多的问题,提出了一种单输入CMAC网络的逆模控制策略,并将提出的控制策略应用于2自由度机械手的轨迹控制;引入测量变量使网络输入由二维转换为一维,减少了神经网络所需存储空间,提高了学习速度。仿真实验结果表明,所提出的控制策略克服了机械手非线性和不确定性的影响,是可行的。
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