基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型辨識的機器人迭代學(xué)習控制方法研究
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采用柔性連接的機械手作為仿真對象，如圖4所示。
圖4 機械手示意圖
利用拉格朗日方法可以導出如下動(dòng)力學(xué)方程：
圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )逆向辨識結結構圖
給定正弦激勵信號，運用Matlab程序代碼文件對該控制系統仿真。迭代學(xué)習控制曲線(xiàn)和傳統PID控制響應曲線(xiàn)如圖6所示。
圖6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型識別的迭代學(xué)習控制響應曲線(xiàn)與常規PID控制響應曲線(xiàn)
4 結論
從仿真結果可以看出，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )辨識模型迭代控制方案控制效果明顯優(yōu)于傳統的PID控制，該控制策略跟蹤精度高，超調量小，能夠有效地提高系統的控制精度。同時(shí)，優(yōu)化該控制策略可應用于其他機器人跟蹤控制系統，使系統投入到更廣闊的機器人控制領(lǐng)域。
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