基于RBF神经网络的并联机器人自适应控制

摘要：

液压驱动的并联机器人具有高度的非线性特性,由于采用阀控非对称液压缸伺服系统,非对称液压缸的特性不对称,所以传统的PID控制方法很难实现对其精确的控制。本文提出了基于RBF神经网络的PID模型参考自适应控制方法,通过模型参考自适应对液压缸的不对称性进行补偿,利用RBF神经网络的较强的自学习和非线性逼近能力对被控对象进行在线辨识,实时调节PID控制器的参数,提高控制性能。仿真结果证明了该控制方法的有效性。

关键词： 并联机器人 RBF神经网络 模型参考自适应控制 液压驱动 液压缸 非线性逼近

作者: 张艳芳 裴忠才

作者单位: 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京市,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国航空学会飞行器控制与操纵第十二次学术交流会暨陀螺与惯导第三次学术交流会

会议地点: 福建泰宁

会议语种:中文

页码: 144-147

在线出版日期: 2007-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）