论文研究-机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制.pdf

时间:2022-10-01 05:14:15
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文件名称:论文研究-机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 05:14:15
论文研究 针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二*度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。

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