基于遗传算法的机器人力/位置智能控制

摘要：

研究了一种模糊神经网络与鲁棒控制相结合的控制方案.前馈控制器由模糊神经网络组成,反馈部分由鲁棒控制器实现.设计的模糊神经网络控制器有效地补偿了机器人动力学的不确定性和环境的不确定性.设计的鲁棒控制保证对系统实施稳定的反馈控制,便于模糊神经网络的在线学习.此外,采用遗传算法来寻找最优的模糊神经网络的结构和参数.仿真结果表明所提出的方案提高了系统的鲁棒性、实时性.

关键词： 机器人 力/位置控制 模糊神经网络 遗传算法 鲁棒控制

作者: 温淑焕 蔡建羡

作者单位: 燕山大学电气工程学院(河北秦皇岛)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2003中国控制与决策学术年会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 361-363

在线出版日期: 2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）