【摘 要】
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用一种基于线性变分不等式的原对偶神经网络来解决PUMA560机器手臂在运动过程中出现的关节角偏差问题，使机器手臂的关节能够实现重复运动。该神经网络具有简单的分段线性动力
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用一种基于线性变分不等式的原对偶神经网络来解决PUMA560机器手臂在运动过程中出现的关节角偏差问题，使机器手臂的关节能够实现重复运动。该神经网络具有简单的分段线性动力学结构，较易硬件实现。它的网络输出全局指数收敛于最优解，能够在同一种形式下处理线性规划和二次规划问题，并且不要求对矩阵求逆，没有矩阵乘法或高阶的非线性项。本文最后给出基于PUMA560机器手臂的计算机模拟仿真，仿真结果验证了该方案的可行性与有效性。
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