关键词：机械臂;;径向基函数;;神经网络;;仿真;;误差
摘 要：当前,机械臂关节运动轨迹容易受到外界环境的干扰,导致运动轨迹不稳定,抖动现象特别严重,不能很好地满足轨迹跟踪任务的要求。对此,文中创建机械臂双关节运动简图模型,采用径向基函数(RBF)神经网络自适应控制方法跟踪机械臂关节的运动轨迹。分析了机械臂运动轨迹所产生的误差,设计了机械臂关节神经网络自适应控制器,引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性和收敛性进行了证明。结合具体实例,借助于Matlab软件对机械臂双关节的运动轨迹追踪误差进行仿真。同时,与模糊PID控制的仿真误差进行对比和分析。仿真曲线显示,机械臂关节采用RBF神经网络自适应控制方法,运动轨迹追踪所产生的误差较小,输入力矩的振动幅度相对较小。因此,机械臂关节末端采用RBF神经网络自适应控制器,可以降低运动轨迹的跟踪误差,改善振动现象。
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