【摘 要】
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针对神经网络逆动力学模型用于前馈控制的网络泛化能力问题，通过对实际机器人的仿真实验，分析了前馈神经网络学习的机理，对神经网络训练过程中的数据采样环节进行了改进，提出了在
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针对神经网络逆动力学模型用于前馈控制的网络泛化能力问题，通过对实际机器人的仿真实验，分析了前馈神经网络学习的机理，对神经网络训练过程中的数据采样环节进行了改进，提出了在状态空间域中进行数据筛选和处理的神经网络学习方法。通过二自由度机器人运动仿真实验表明，该方法提高了模型泛化能力，有利于实时动力学前馈控制方法的实用化；与传统PID控制相比，该神经网络模型进行动力学前馈控制能大幅度减少动态误差，改善了系统稳定性。
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