基于BP神经网络的机械臂轨迹控制研究
原价 ￥ 20.00
促销价 ￥ 1.00 评分 4.5
报错
- 详情
- 2021-03-23
- 简介
pdf
- 281KB
- 页数 4P
- 阅读 89
针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用BP神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用BP神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立PID闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于BP神经网络的PID控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于BP神经网络的机械臂轨迹控制研究 281KB
基于BP神经网络的机械加工精度提升研究 115KB
BP神经网络在机械优化设计中的应用 102KB
机械优化设计中BP神经网络的应用研究 120KB
基于遗传BP神经网络的房地产估价研究 175KB
基于BP神经网络的个人信用评价研究 335KB
基于BP神经网络的住宅项目定价研究 284KB
基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究 770KB
基于BP神经网络的短期负荷预测研究 114KB
基于BP神经网络的短期负荷预测研究 114KB