[发明专利]一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法有效
| 申请号： | 202111520250.4 | 申请日： | 2021-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN114378812B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 石杨;王杰 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J9/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 225127 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法，建立并联机械臂动力学模型并对所述并联机械臂的物理模型进行初始化；构建并联机械臂离散递归神经网络模型，所述离散递归神经网络模型由通用五瞬时离散化公式限定；构建并联机械臂的期望路径，获取斯图尔特平台非线性动力系统的初始值；基于离散递归神经网络模型对并联机械臂非线性动力系统的路径进行预测控制。本发明基于截断误差，从理论上分析了如何保持斯图尔特平台的跟踪精度，构建了离散递归神经网络模型，实现了对斯图尔特机械臂路径的预测和高精度实时跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 离散 递归 神经网络 模型 并联 机械 预测 控制 方法 | ||
【主权项】：
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