机械臂轨迹跟踪控制--基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制

摘要：

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题，采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络，运用EC-RBF学习算法，采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络，一个用来实现对机械臂进行模型辨识，一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真，结果表明，使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度，且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度，从而使得控制过程较迅速。

关键词：机械臂轨迹跟踪、模型参考自适应控制、熵聚类-径向基函数(EC-RBF)神经网络

分类号：TP241(自动化技术及设备)

资助基金：甘肃省青年科技基金计划项目No.1308RJYA044；兰州交通大学青年科学基金项目No.2013039。

在线出版日期：2015-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-86