【摘 要】
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针对可重构模块机器人逆运动学求解问题,提出了基于模拟退火遗传算法的逆运动学求解方法,使得解达到了最优化;针对动力学不确定性控制问题分别设计了RBF神经网络补偿控制、模
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针对可重构模块机器人逆运动学求解问题,提出了基于模拟退火遗传算法的逆运动学求解方法,使得解达到了最优化;针对动力学不确定性控制问题分别设计了RBF神经网络补偿控制、模糊BP神经网络控制和模糊RBF神经网络补偿控制方案,其中在RBF神经网络控制和模糊RBF神经网络控制基础上,通过引入速度观测器对可重构模块机器人不确定性补偿控制做了进一步研究,基于Lyapunov理论给出了大部分控制器的设计方法以及稳定性证明;针对可重构模块机器人关节执行器故障问题,给出了一种非线性故障观测器的改进算法,并提出了基于模糊RBF神经网络的故障观测器;针对以上的算法分别进行了仿真研究,验证了算法的有效性。
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