基于神经网络的欠驱动柔性机械臂的控制与仿真.pdf

"基于神经网络的欠驱动柔性机械臂的控制与仿真" 本文主要研究基于神经网络的欠驱动柔性机械臂的控制与仿真。欠驱动系统是一种典型的多阶非线性非完整约束系统，引入任何因素均会增加动力学方程的复杂度，提高对控制策略及建模方法的要求。柔性机械臂具有结构轻、能耗低、效率高、响应快、操作空间大等优势，在工业、农业、商业等领域中均占有重要的地位。 研究者提出了基于自适应神经网络的位置控制策略，通过对机械臂被动关节处制动器的开闭切换，设计系统处于不同状态的位置控制策略。这项控制策略不涉及复杂的动力学方程，且计算简化，能够快速高效地逼近期望值，实现机械臂的精准操作。 在本研究中，作者首先介绍了欠驱动系统和柔性机械臂的相关知识，然后提出了基于神经网络的控制策略，并对其进行了仿真研究。结果表明，该控制策略能够快速高效地逼近期望值，实现机械臂的精准操作。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于神经网络的位置控制策略，解决了欠驱动柔性机械臂系统动力学方程难以准确建立的问题。 2. 设计了基于自适应神经网络的控制策略，能够快速高效地逼近期望值，实现机械臂的精准操作。 3. 通过仿真研究，验证了所提控制策略的正确性与适用性。 本文的研究结果对欠驱动柔性机械臂的控制与仿真具有重要的参考价值，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。 神经网络在控制系统中的应用是非常广泛的，它可以用来实现复杂系统的控制和优化。基于神经网络的控制策略可以 learns from data and adapt to changing conditions，使得控制系统更加智能和高效。 在工业、农业、商业等领域中，欠驱动柔性机械臂的应用非常广泛，如工业机器人、农业机械、医疗设备等。基于神经网络的控制策略可以提高机械臂的精准操作和可靠性，从而提高生产效率和产品质量。 本文提出的基于神经网络的控制策略对于欠驱动柔性机械臂的控制与仿真具有重要的参考价值，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。 在未来的研究中，可以继续探索基于神经网络的控制策略在欠驱动柔性机械臂系统中的应用，旨在提高机械臂的精准操作和可靠性，并推广到更多的领域中。