【摘 要】
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为了提高机械臂关节角度级联控制能力,提出基于改进神经网络的机械臂关节角度级联控制方法。构建机械臂关节角度级联控制的约束参数模型,结合机械臂关节角度的位姿参数传感测量方法进行信息融合和特征提取,建立机械臂关节角度级联参数测量和层次融合模型,根据两传感器可信度参数分布定位关节角度的姿态,通过定姿补偿和反馈修正的方法,实现机械臂关节角度级联参数融合和增量控制,采用改进神经网络学习的方法进行收敛性学习,实
【机 构】
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广西大学机械工程学院,南宁530004
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为了提高机械臂关节角度级联控制能力,提出基于改进神经网络的机械臂关节角度级联控制方法。构建机械臂关节角度级联控制的约束参数模型,结合机械臂关节角度的位姿参数传感测量方法进行信息融合和特征提取,建立机械臂关节角度级联参数测量和层次融合模型,根据两传感器可信度参数分布定位关节角度的姿态,通过定姿补偿和反馈修正的方法,实现机械臂关节角度级联参数融合和增量控制,采用改进神经网络学习的方法进行收敛性学习,实现机械臂关节角度级联控制律优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行机械臂关节角度级联控制的收敛性较好,控制
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