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题名基于群智优化小波神经网络的机械臂路径控制研究
被引量:2
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作者
罗予东
李振坤
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机构
嘉应学院
广东工业大学计算机学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第24期168-173,共6页
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基金
国家自然基金面上项目(41172028)。
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文摘
为了提高机械臂路径控制的准确性,采用群智能优化的小波神经网络算法对机械臂路径进行跟踪,以便实现精准有效的控制。首先分析了二连杆机械臂动力结构,然后建立基于小波神经网络的机械臂路径控制模型,根据机械臂状态变量构建粒子群,通过粒子位置更新获得稳定的小波神经网络模型主要参数。在仿真过程中通过差异化设置隐藏层节点数M和粒子群速度权重ω主要参数,实验证明,当M=12,ω=1.2时,可以获得最优的机械臂目标路径跟踪性能,角度平均误差和位移平均误差均最小,相比于小波神经网络的机械臂路径跟踪,经过了粒子群优化后的跟踪性能提升明显。
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关键词
机械臂路径控制
小波神经网络
群智优化
粒子群算法
速度权重
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Keywords
Mechanical arm path control
Wavelet neural network
Swarm intelligence optimization
Particle swarm optimization
Speed weight
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分类号
TP241
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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