【摘 要】
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对于带有柔性原件的空间机器人,其精确的动力学模型往往难以建立。柔性原件所引入的非线性因素也同时增加了机器人控制系统的复杂度。为了提高柔性关节机器人的轨迹跟踪性能,
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对于带有柔性原件的空间机器人,其精确的动力学模型往往难以建立。柔性原件所引入的非线性因素也同时增加了机器人控制系统的复杂度。为了提高柔性关节机器人的轨迹跟踪性能,提出了无模型的柔性关节智能控制方法,建立了新的协同学习框架。并将此框架用于的智能控制器的训练。最终在轨迹跟踪实验中,和传统PID控制器、非协同学习的RBF神经网络PID控制器相比较,智能控制器的跟踪误差减少了39.24%和32.70%。这表明了新的协同学习框架和智能控制器的有效性和可行性。
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