基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手逆運(yùn)動學(xué)問題的研究.pdf

1、機(jī)械手逆運(yùn)動學(xué)求解是進(jìn)行機(jī)械手控制的重要步驟之一，但由于機(jī)械手逆運(yùn)動學(xué)問題本身的復(fù)雜性，建立通用算法相當(dāng)困難。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性系統(tǒng)的能力，研究了兩類典型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械手逆運(yùn)動學(xué)問題中的應(yīng)用。 一、研究基于前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手運(yùn)動學(xué)逆解。理論上已經(jīng)證明，隱層采用Sigmoid型激勵函數(shù)的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近任何連續(xù)映射。前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最典型的網(wǎng)絡(luò)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是，它采用標(biāo)準(zhǔn)的BP算法時

2、，存在著收斂速度慢、易陷入局部極小的缺陷。本文通過分析激勵函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)收斂速度、收斂精度的影響，提出了一種基于激勵函數(shù)的改進(jìn)算法。然后，以此改進(jìn)算法為基礎(chǔ)，通過合理選擇激勵函數(shù)的類型，并且在網(wǎng)絡(luò)的每層采用不同的學(xué)習(xí)速率，應(yīng)用于機(jī)械手的運(yùn)動學(xué)逆問題求解中。仿真結(jié)果表明，此方法能夠有效地求解機(jī)械手逆運(yùn)動學(xué)問題，比傳統(tǒng)BP算法的求解精度有很大的提高，取得了與采用遺傳算法相近的求解精度。 二、研究基于遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手運(yùn)動學(xué)逆解。本文