面向智能制造的多轴机械臂柔性控制与调度优化研究

智能制造的快速发展对多轴机械臂的控制与调度提出了更高的要求。因此,研究一种基于机器学习和自适应控制的柔性控制方法,旨在提升多轴机械臂在复杂路径跟踪中的准确性和适应性。通过引入深度学习模型和自适应路径调整机制,该方法能够实时响应环境变化,优化路径规划。仿真结果表明,与传统控制方法相比,柔性控制方法在处理复杂路径和突变节点时具有更高的精度和稳定性,可为多轴机械臂在智能制造中的应用提供理论基础和技术支持。