模型及状态受限的关节柔性机械臂的自适应神经网络控制

随着自动化技术和人工智能控制算法的快速发展,机器人技术也取得了跨越式的发展并在智能制造、航天航空、海洋探测、医疗服务等方面占有重要地位。其中柔性关节机械臂因其卓越的安全性被广泛应用于教育、医疗、人机协作等需要保证机械臂与操作者或环境安全交互的领域。然而,柔性关节机器臂因其模型的非线性和惯性参数不确定等因素,在实际应用中难以建模。而且实际工况中又可能会出现受到传感器部署的限制或外界干扰的影响,无法准确得到所有状态变量的问题,使得传统的基于被控对象数学模型与状态变量的反馈控制算法无法直接应用。这就使得设计一种针对模型与状态信息受限的柔性关节机械臂的有效控制算法具有重要的应用价值。

  • 2021-07-01
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