冗余度卫星搭载机械臂神经网络优化控制

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研究了节点变换函数参数可调的多层神经网络,并将这种神经网络用于控制冗余度卫星搭载机器人系统;提出了卫星位姿最小摄动的冗余度机器人臂神经网络控制方案,在这种方案中将系统的正运动学方程作为神经网络学习的对象,由神经网络学习拟合系统逆运动学,实现了机器人臂运动和卫星运动的解耦.在机器人臂的运动和卫星本体解耦的基础上,基于带动量项的BP算法,实现了系统的最小动能优化控制.利用平面4关节星载机器人系统进行了仿真,取得比较理想的效果.
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