基于改进神经网络的不确定性机器人自适应阻抗控制

摘要：

本文提出一种以位置控制为基础的阻抗挖掘结构,其特点是使传统阻抗控制结构更加明了,清晰.我们采用神经网络对机器人的不确定性进行集中补偿,其中自适应遗传算法调整神经网络的权值系数,增强了神经网络的学习能力,在控制精度、鲁棒性和动态特性方面,都可得到改善.计算机仿真结果表明这种控制设计方案具有很好的动态特性.

关键词： 遗传算法 神经网络 机器人 阻抗控制 自适应控制

作者: 温淑焕 吴丽燕 王洪瑞

作者单位: 燕山大学电气工程学院(秦皇岛)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会全国青年学术年会

会议地点: 北戴河

会议语种:中文

页码: 168-171

在线出版日期: 2002-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）