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基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。
基于神经网络的机器人阻抗控制研究
【摘 要】
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基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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1993年03期
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