力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈、主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。

基于 FNN 机器人擦洗玻璃的主动柔顺控制研究

综合运用了神经网络、模糊理论，详细分析了力反馈和主动柔顺控制的特点，首次提出了“力／位并环控制”的新策略，建立了相应的神经网络结构，利用基于知识的模糊规则实现模糊粗校正，消除明显的干扰信号；再利用神经网络特点将力／位有效综合，并直接输入机器人位置伺服系统，实施了力／位并环控制。并在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了难度极大的擦洗平面玻璃的实验，有效地将力控制在８±０．５Ｎ的理想范围内，取得了满意的效果。

基于 FNN 机器人擦洗玻璃的力/位并环控制

对机器人的力反馈、主动柔顺控制和模糊神经网络进行了综合研究，提出了力／位并环控制策略，建立了相应的模糊神经网络结构，实施了力／位并环控制算法，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人进行了试验，取得了满意的效果。