关键词：RBF神经网络;液压柔性机械臂;末端定位控制;高斯函数;势能因子
摘 要：液压柔性机械臂受摩擦力、重力以及牵引力等多种动力势能影响，导致运动特征的变动关系复杂，定位控制误差较大。为此，提出一种基于RBF神经网络的末端定位控制方法。建立RBF神经网络架构，采用高斯函数作为输入层和模糊层的连接函数，以摩擦力、牵引力、重力等值作为导入因子，分析其动力学特性。以此为约束，设计非线性的定位控制补偿方法，通过多次迭代调整平衡阈值实现高质量的定位控制。实验结果证明，所提方法定位控制精准度较高，控制后的机械臂运动旋转角度以及垂直角度曲线变化与目标值基本一致，控制效果表现优异。
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