10.3969/j.issn.1001-0645.2004.06.011
基于RBF网络的机械手迭代学习控制器
针对迭代学习控制用于机械手轨迹跟踪时存在的收敛速度慢的问题,提出了一种基于RBF网络的迭代学习控制器,利用先前跟踪不同期望轨迹所得的经验构造新的初始控制量以加快收敛速度.将给定的期望跟踪轨迹分解成多个查询点,然后用RBF网络对每个查询点周围最邻近的k个数据点进行拟合以建立系统的逆动力学特性估计,进而预测相应于查询点的初始控制输入.为验证所提方法的有效性,对一平面双连杆机械手进行了仿真研究.
RBF网络、机械手、迭代学习控制、收敛速度
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TP273.22;TP242.2(自动化技术及设备)
2004-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
512-515
