RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究

RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究摘要：并联机器人具有高自由度、高精度和高刚度等优势，在工业生产和科研领域得到广泛的应用。然而，并联机器人的控制问题依然是一个具有挑战性的研究课题。本文针对并联机器人的控制问题，提出了一种基于RBF神经网络补偿的控制方法。通过捕捉并联机器人非线性动力学特性分析其影响因素，设计合适的RBF神经网络模型对动力学误差进行补偿，从而提高机器人的控制精度。1.引言并联机器人由于其高刚度、高自由度和高精度的特点，在工业生产和科研领域得到了广泛应用。然而，并联机器人的非线性动力学特性对其控制提出了很大的挑战。目前，研究人员主要通过建立精确的动力学模型或采用模糊控制和PID控制等经典控制方法来解决这一问题。然而，这些方法往往依赖于对系统动力学的严格建模，且具有较高的计算复杂度。因此，需要提出一种新的控制方法来应对这一挑战。2.RBF神经网络模型RBF神经网络模型是一种以径向基函数为激活函数的神经网络模型。其具有拟合能力强、计算简单、收敛速度快等优点。本文通过分析并联机器人的非线性动力学特性，建立了适于该问题的RBF神经网络模型。首先，将机器人的输入和输出作为神经网络的输入和输出，然后通过训练数据集对神经网络的权值和偏置进行优化，从而实现对机器人动力学误差的补偿。3.并联机器人动力学误差分析并联机器人的动力学误差主要来自于非线性动力学特性引起的外部扰动和内部参数不确定性。为了制定补偿策略，本文对并联机器人的非线性动力学特性进行了详细的分析。通过动态分析和质量矩阵计算，确定了动力学误差的主要来源，并据此设计了相应的补偿方法。4.RBF神经网络补偿控制方法本文提出的基于RBF神经网络的并联机器人控制方法主要包括两个步骤：网络训练和控制执行。在网络训练阶段，首先收集并处理一定数量的训练数据，然后利用这些数据对RBF神经网络的权重和偏置进行训练，从而得到一个较好的网络模型。在控制执行阶段，根据机器人当前的状态和环境反馈，通过已训练好的神经网络模型对动力学误差进行补偿，并生成合适的控制指令。5.实验结果与讨论为了验证本文提出的RBF神经网络补偿控制方法的有效性，设计了一系列仿真实验。实验结果表明，相比于传统的PID控制方法，本文方法能够更好地补偿动力学误差，提高机器人的控制精度。同时，通过调整RBF神经网络模型的参数和训练集的规模，可以进一步优化补偿效果。6.结论本文提出了一种基于RBF神经网络补偿的并联机器人控制方法。通过对并联机器人动力学误差的分析和RBF神经网络模型的建立，实现了对动力学误差的有效补偿，提高了机器人的控制精度。实验结果证明了该方法的有效性。未来的研究可以进一步优化RBF神经网络模型，提高控制效果，并将该方法应用于实际的并联机器人控制系统中。参考文献：[1]Xia,Y.,&Zhao,S.(2017).Compensationcontrolschemeforroboticsystemswithactuatordynamicsusingproportionalandintegralslidingmodecontrol.InternationalJournalofControl,AutomationandSystems,15(6),2760-2770.[2]Wang,K.,Yoon,S.H.,&Kim,J.H.(2019).Robustadaptivecontrollerdesignforteleoperationofrobotmanipulatorconsideringnonlineardynamicsandunknownenvironmentstiffness.JournalofIntelligent&RoboticSystems,94(1),1-15.[3]Liu,D.,Guo,W.,Yang,L.,&Mo,B.(2018).Fasttrackingcontrolforelectro-hydraulicactuatorsyste