基于改进RBF神经网络的机械臂运动轨迹跟踪控制方法

机械臂运动轨迹跟踪控制在工业自动化领域具有重要应用价值。为了提高机械臂运动轨迹跟踪的精度和稳定性,提出了一种基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的控制方法。在改进的RBF神经网络中,引入了自适应学习率和动态节点数量调整机制,以增强网络的适应能力和泛化能力。此外,针对机械臂运动控制中的非线性特性,提出了基于误差反向传播算法的网络训练方法,以优化网络权重。最后结合实际应用案例对相关方法进行解析。