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采用内模控制与神经网络相结合的方法来解决机械手的控制问题，使机械手沿着一定的期望轨迹运行。神经网络对机械手建模，使其作为内模控制中的模型，训练方法采用前馈网络的BP学习算法。单个神经元使用静态模型，输入神经元之间的延迟引入系统的动态。仿真结果表明，该方法具有有效性和实用性。
基于神经网络的内模控制在机械手控制中的研究
【摘 要】
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采用内模控制与神经网络相结合的方法来解决机械手的控制问题，使机械手沿着一定的期望轨迹运行。神经网络对机械手建模，使其作为内模控制中的模型，训练方法采用前馈网络的BP学习
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院
【出 处】
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自动化信息
【发表日期】
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2008年6期
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