计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
12期
326-329
,共4页
机器人系统%人工神经网络%状态观测器
機器人繫統%人工神經網絡%狀態觀測器
궤기인계통%인공신경망락%상태관측기
Robotic manipulators%Neural network%Observer
研究平面刚性机器人系统的状态观测优化问题.为了改善传统的Luenberger观测器的精度,针对观测器对观测对象模型依赖较大及局部部线性化模型的满意工作区间只在工作点附近等同题,设计了一种神经网络的龙伯格型状态观测器(NN-Luenberger).神经网络部分用来估计运动模态的导数,可作为运动模态的估计误差,并且采用带修正项的误差反传算法进行训练,以保证跟踪的精度和权值的有界.利用Lyapunov直接法保证观测误差系统的收敛性.最后将其应用于二关节机器人系统的运动状态观测,仿真结果表明了优化设计的观测器的有效性和使用性.
研究平麵剛性機器人繫統的狀態觀測優化問題.為瞭改善傳統的Luenberger觀測器的精度,針對觀測器對觀測對象模型依賴較大及跼部部線性化模型的滿意工作區間隻在工作點附近等同題,設計瞭一種神經網絡的龍伯格型狀態觀測器(NN-Luenberger).神經網絡部分用來估計運動模態的導數,可作為運動模態的估計誤差,併且採用帶脩正項的誤差反傳算法進行訓練,以保證跟蹤的精度和權值的有界.利用Lyapunov直接法保證觀測誤差繫統的收斂性.最後將其應用于二關節機器人繫統的運動狀態觀測,倣真結果錶明瞭優化設計的觀測器的有效性和使用性.
연구평면강성궤기인계통적상태관측우화문제.위료개선전통적Luenberger관측기적정도,침대관측기대관측대상모형의뢰교대급국부부선성화모형적만의공작구간지재공작점부근등동제,설계료일충신경망락적룡백격형상태관측기(NN-Luenberger).신경망락부분용래고계운동모태적도수,가작위운동모태적고계오차,병차채용대수정항적오차반전산법진행훈련,이보증근종적정도화권치적유계.이용Lyapunov직접법보증관측오차계통적수렴성.최후장기응용우이관절궤기인계통적운동상태관측,방진결과표명료우화설계적관측기적유효성화사용성.
