【摘 要】
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考虑到保障机械手系统工作稳定的需求设计以模型为基础的,结合RBF神经网络的自适应控制器轨迹跟踪算法。兼顾到该自适应控制器外部工作环境的影响因素对其工作形成的影响开展
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关项目;项目名称:双目立体视觉工业机器人智能分拣系统的研究与实现;项目编号:172102210535;郑州科技学院项目;项目名称:复杂环境下工业机器人物体识别跟踪轨迹研究实现;项目编号:2016—XYZK—002
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考虑到保障机械手系统工作稳定的需求设计以模型为基础的,结合RBF神经网络的自适应控制器轨迹跟踪算法。兼顾到该自适应控制器外部工作环境的影响因素对其工作形成的影响开展了详细的机械手轨迹跟踪算法。在控制系统中假如使用了RBF审计网络自适应补偿算法控制器,有效改善了外界环境因素对系统形成的不利影响,降低了神经网络的误差,进一步提升该系统工作的安全性与可靠性。得出的Lyapunov函数证明可靠稳定,使得其跟踪轨迹完整而准确。通过数据拟合出运动轨迹曲线结果得出两者之间误差,进一步提升了跟踪准确度,在稳态误差以及超调
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