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1、北京工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手控制方法研究姓名:李明申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師:李建更于乃功20070501北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTNeuralnetworksaI℃extensivelyusedinmodeling、identificationandcontrolofsystembecauseoftheirpowerfulandexcellentabilityofdatapro
2、cessingandapproximatinganynonlinearftmetionInthepapertwokindsoftypicalneuralnetworks—feedforwardneuralnetworkandrecurrentneuralnetworkareanalyzedandimprovedtespectivelyapplytobotmanipulatorsinversemodelcontrolandpathtrac
3、kingExperimentshowsagoodresultSomemainworksofthispaperarcasfollows:(1)Theslruetureelmmeteristies,laainingalgorithmandapplicationinrobotmanipttlators’controloffeedforwardandree哪tneuralnetworks黜respectivelyanalylxtandsumma
4、rizedThengavetheproblemofthesetwoapplicationsinrobotmanipulators’contr01BasedOntheaboveanalysisakindoffastspeelandheuristicalgorithmandakindofimprovedneuralnetworkslzuetureofJordannetwork玳respectivelyintroduced(2)Inthepa
5、pef’aslrategythatcombinedneuralnetworkandinversemodelcontrolisproposedtosolvetheproblemresultedfromtheinverseclynamiemodelsnonlinearcharacteristicandp鋤鋤ctcrsltulcenaintyin2DOFrobot蛐contr01Atthe蛐etime,becauseBPalgorithmha
6、sflOIltledisadvantagesofslowconvergenceandgettingeasilyintolocalminimaatthelasttimeoftrainingafast印ccdandhcul_isticalgorithmisintroducedt0lrainamultiplefeedforwardneuralnetworkandthenestabfishtheinversemodelofrobotlllman
7、dcontrolitThesimulationresultsshowthevalidityofcontrolslzategyandthefast印ecdconvergenceofalgorithm(3)BasedOntheree哪tneuralnetworks’goodabilityofmappingnonlin船taymmicsystemapaIlhtrackingcontrolsystembasedOn卸improvedJordan
8、networkisdesignedtocontrolrobotmanipulatorApproprialenetworkshud【IⅡeandtrainningalgritiara讎selectedaccordingtothefeatureofmanipulatorkinematicsFinallythesimulationsshowafastspeedandrealtimeeontroningp曲皿an∞KEYWORDS=RobotM
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