[发明专利]一种基于宽度径向基神经网络的机械臂阻抗学习控制方法有效
| 申请号： | 202110899746.0 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113977572B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 王敏;曾宇鹏;林梓欣 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于宽度径向基神经网络的机械臂阻抗学习控制方法，包括如下步骤：根据机械臂结构建立机械臂的运动学模型；基于拉格朗日方程及运动学模型，在任务空间下建立机械臂的动力学模型；建立期望的任务空间回归轨迹模型以及二阶阻抗模型；构造宽度径向基神经网络以实现神经网络节点的动态调整；利用宽度径向基神经网络结合二阶阻抗模型，构建自适应神经网络阻抗控制器；基于确定学习理论获取经验知识，构建常值神经网络阻抗控制器。本方法不仅有效解决了机械臂在未知动力学信息条件下与环境交互的精确阻抗控制，而且提高了控制系统的实时性，为机械臂在与环境重复交互的情景下，提供一种新的安全可靠方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 宽度 径向 神经网络 机械 阻抗 学习 控制 方法 | ||
【主权项】：
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