基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持

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基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持

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毕业论文范文题目：基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持，论文范文关键词：基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持
基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：机器人是一个存在时变、强耦合特点的复杂多输入多输出非线性体系,假如考虑测量误差、未建模动态特点、外部扰动、关节柔性、驱动器故障等不断定因素,体系模型更为复杂。而实际中这些因素多少乎老是存在、无奈躲避的。因此,研究考虑了包含履行器故障在内的诸多不断定性因素的机器人轨迹跟踪问题,存在重要的实际意思跟实用价值。本文针对广泛利用的复杂机器人手臂（文章此处忽略..）体系,发展以下研究：(1)同时考虑履行器动特点跟机械臂动特点,以及履行器力矩与电流之间的非线性关联,提出一种基于RBF(Radialbasisfunction,径向基函数)的神经网络鲁棒自适应反步把持设计方法。与传统的反步把持方法比拟,其引入结合误差,设计过程更为简单,且可能处理履行器的非仿射问题,即电机电流与力矩之间的非线性关联,更加合乎实际情（文章此处忽略..）况,从而使把持器更加有效,利用范畴更为广泛。(2)在体系构造已知、参数未知的情况下,首次将非线性参数化方法与神经网络结合起来处理不断定非线性项,设计了鲁棒自适应反步把持器。因为RBF神经网络是用来逼近不断定项的最大可能上界而不是直接逼近不断定项本身,这使得问题从向量逼近转化为标量逼近,从而使把持器设计更加简单,打算量更少。(3)将关节柔性、履行器故（略..）障、履行器动特点及把持输入信号饱跟等问题一起考虑,提出了一种基于RBF神经网络的动态面容错把持方法。在每一步设计中,均用一阶积分滤波器来打算虚构把持的导数,从而克服了反步法本身对虚构把持求导过程中引起的项数膨胀问题。这一存在容错才能的把持方法,能保障体系在履行器呈现故障的情况下仍能畸形工作。上述设计方法的牢固性及坚固性均通过Lyapun（文章此处忽略..）ov牢固性实际进行了严格的实际证明,所树破的神经网络权重在线调节律或参数的自适应律,是在确保全部闭环体系牢固及跟踪精度的前提下获得的。通过打算机Matlab仿真,验证了把持算法的正确性跟有效性。所提出的把持策略不仅实用机器人体系,而且对一大类复杂非线性体系也有重要的参考价值。图19幅,表0个,参考文献67篇。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的刚/柔关节机器人自适应反步把持的介绍部分。

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