气动机器人位置伺服系统的在线自学习神经网络控制被引量：1

ON-LINE SELF-LEARNING NEURAL NETWORK CONTROL FOR PNEUMATIC ROBOT POSITION SERVOING SYSTEM

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摘要针对所研制的关节型4自由度气动机器人位置伺服系统的特点,提出采用神经网络辨识器在线学习系统模型,以之实时调整神经网络控制器相应的参数,来适应有杆气缸左右两腔摩擦力和压力在运动过程中变化复杂的情况,增强系统对于惯性负载变化和外部干扰的自适应性.实验证明,采用自学习神经网络控制可以得到较好的动态响应性能,系统具有较强的自适应性和鲁棒性,并获得了满意的重复稳态精度.

作者薛阳彭光正张雅静伍清河

出处《机器人》 EI CSCD 北大核心 2003年第z1期577-581,共5页 Robot

基金国家自然科学基金资助项目(69904003) 教育部博士点基金资助项目.

关键词气动机器人位置伺服系统神经网络离线训练在线学习

分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

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