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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的日益發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)廣泛綜合了多學(xué)科的發(fā)展成果,在人類生活應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大,并不斷引起人們的重視。論文研究的特種機(jī)器人是一種是自動(dòng)執(zhí)行工作的機(jī)器裝置。它既可以接受指揮控制,也可以根據(jù)以人工智能控制技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng),由于其工作狀態(tài)是通過各關(guān)節(jié)的驅(qū)動(dòng)控制產(chǎn)生連桿的運(yùn)動(dòng),使懸系于末端的負(fù)載能被運(yùn)送并裝填到指定的位置。該特種機(jī)器人系統(tǒng)可以考慮成一種多關(guān)節(jié)的機(jī)械臂系統(tǒng)。因此,論文首先采用機(jī)械臂的數(shù)學(xué)建模方法對特種機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)
2、與動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行了推導(dǎo),建立了該特種機(jī)器人的數(shù)學(xué)模型。
由于特種機(jī)器人在工作時(shí)受到各種隨機(jī)干擾以及參數(shù)變化影響,因此它是一種復(fù)雜的多輸入多輸出非線性耦合系統(tǒng),具有時(shí)變,強(qiáng)耦合及非線性的動(dòng)力學(xué)特征,控制難度加大。智能控制理論的發(fā)展為解決這類復(fù)雜機(jī)器人系統(tǒng)的控制問題給出了較好的方法。將模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相互結(jié)合而形成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)既具有模糊控制的推理歸納能力,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行處理、自學(xué)習(xí)且有良好的聯(lián)想能力,
3、能夠更好的適應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng)控制。論文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)應(yīng)用于該特種機(jī)器人的控制中并進(jìn)行了仿真研究,仿真顯示了該方法的有效性。
最后,論文將蟻群算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制方法相結(jié)合,對其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行智能優(yōu)化訓(xùn)練。在MATLAB提供的Simulink仿真環(huán)境下,對特種機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行智能控制動(dòng)力學(xué)仿真與控制研究。結(jié)果顯示,與基于BP算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制器相比較,采用蟻群算法優(yōu)化訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具有更
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