CAJ | 학술논문

针对非线性强耦合的空间漂浮基柔性机器人,提出了一种启发式学习算法的神经网络的前馈控制策略.首先通过拉格朗日法和假设模态方法建立了漂浮基柔性空间机器人的动力学模型,然后采用两个神经网络及一个PID控制器来构建前馈在线学习控制系统,其中一个神经网络充当前馈控制器,另一个神经网络通过学习逆动态模型来为前馈控制器提供在线学习参数,而PID控制器主要作为辅助补偿控制器.该控制策略不是在PID控制器的指导下进行学习,且无需预先的离线学习,因而学习精度更高,且减少了对学习样本选择不当的影响,采用固定中心参数,而扩展宽度采用启发式关系确定,网络权值采用改进的最优准则算法进行调整的算法来实现快速学习能力,具有较好的实时性.仿真结果证明了所提方案的有效性.
침대비선성강우합적공간표부기유성궤기인,제출료일충계발식학습산법적신경망락적전궤공제책략.수선통과랍격랑일법화가설모태방법건립료표부기유성공간궤기인적동역학모형,연후채용량개신경망락급일개PID공제기래구건전궤재선학습공제계통,기중일개신경망락충당전궤공제기,령일개신경망락통과학습역동태모형래위전궤공제기제공재선학습삼수,이PID공제기주요작위보조보상공제기.해공제책략불시재PID공제기적지도하진행학습,차무수예선적리선학습,인이학습정도경고,차감소료대학습양본선택불당적영향,채용고정중심삼수,이확전관도채용계발식관계학정,망락권치채용개진적최우준칙산법진행조정적산법래실현쾌속학습능력,구유교호적실시성.방진결과증명료소제방안적유효성.