控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2010年
5期
691-694
,共4页
机器人系统%减法聚类%自适应神经模糊推理
機器人繫統%減法聚類%自適應神經模糊推理
궤기인계통%감법취류%자괄응신경모호추리
针对机器人这种不确定性的复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的方法对机器人系统进行建模.此方法将模糊推理和神经网络的学习能力有机地结合起来,并利用神经网络的学习机制自动地从输入输出数据中提取规则.建模过程中为了给ANFIS赋予一个合适的初始状态,选用减法聚类对输入数据进行处理.ANFIS网络的所有参数采用混合算法进行调节,即前提参数采用误差反向传播法,结论参数采用最小二乘法.最后在Matlab中对二自由度机器人进行仿真研究,仿真结果表明该方法模型结构简单,建模速度快,辨识精度高,同时也验证了该方法的有效性,为进一步实现机器人鲁棒自适应控制打下基础.
針對機器人這種不確定性的複雜非線性繫統很難建立其精確的數學模型這一問題,提齣一種基于自適應神經模糊推理(ANFIS)的方法對機器人繫統進行建模.此方法將模糊推理和神經網絡的學習能力有機地結閤起來,併利用神經網絡的學習機製自動地從輸入輸齣數據中提取規則.建模過程中為瞭給ANFIS賦予一箇閤適的初始狀態,選用減法聚類對輸入數據進行處理.ANFIS網絡的所有參數採用混閤算法進行調節,即前提參數採用誤差反嚮傳播法,結論參數採用最小二乘法.最後在Matlab中對二自由度機器人進行倣真研究,倣真結果錶明該方法模型結構簡單,建模速度快,辨識精度高,同時也驗證瞭該方法的有效性,為進一步實現機器人魯棒自適應控製打下基礎.
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