基于RBF神经网络的机械臂自适应控制.docx
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摘要
摘要
机械臂的轨迹跟踪控制是一个重要的研究课题。工程实际中机械臂系统常常会出现不确定性、非线性和外界环境干扰等因素。对机械臂的控制问题产生较大的影响，控制算法的设计也会更加复杂，同时系统的动态性能和稳定性也容易受到影响。因此，研究不确定机械臂的控制问题是有重要的理论和实际意义的。神经网络的研究经历了不断的发展，其高度的并行性、高度的非线性、联想记忆功能力以及自适应自学习功能，是解决机械臂这种不确定非线性复杂系统的一种重要方法。面对此问题，本文主要对基于自适应神经网络控制算法进行了研究。
首先，根据动力学理论提出机械臂的名义模型，通过RBF神经网络来逼近系统的实际模型，设计出系统的控制
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