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针对传统神经网络算法中存在的缺陷,提出了一种样条权函数神经网络,并将其应用于机械手的逆运动学求解中。该类型的神经网络结构简单,训练得到的权值是由三次样条函数组成,而非传统神经网络的常数,通过求解线性方程组得到三次样条函数的表达式。所以本算法不存在局部极小、收敛慢等缺点,仿真证明该算法具有较高的精度。  相似文献   
2.
机械手运行过程中存在的不确定性,提出了一种基于模糊补偿的滑模控制,该控制算法利用MIMO(多输入多输出)模糊系统来逼近系统中存在的误差。文中设计了鲁棒自适应控制律,消除了逼近误差造成的影响,保证系统的稳定性。根据机械手动力学方程与机械手不确定性表达式的性质,有效地减少了模糊控制规则的数量。计算机仿真表明该算法的有效性。  相似文献   
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