基于神经网络的打磨机器人的力_位混合控制.pdf

基于神经网络的打磨机器人的力/位混合控制 本文主要研究基于神经网络的打磨机器人的力/位混合控制方法。该方法旨在解决打磨机器人在工作过程中末端执行器轨迹跟踪和恒力控制要求，以及打磨机器人在封头上行走的振动抑制问题。 一、神经网络的基本概念 神经网络是machine learning中的一种重要算法，可以模拟人脑神经网络的结构和功能。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，对信号进行处理，并输出结果。神经网络可以学习和记忆数据，逐渐提高其预测和分类能力。 二、力/位混合控制的基本概念 力/位混合控制是一种复杂的控制方法，它可以同时控制打磨机器人的力和位置。这种控制方法可以满足打磨机器人的多种需求，如高速、高精度、低振动等。 三、基于神经网络的力/位混合控制方法 本文提出的基于神经网络的力/位混合控制方法可以同时控制打磨机器人的力和位置。该方法使用神经网络鲁棒控制器来抑制振动干扰和系统参数误差。神经网络鲁棒控制器可以学习和记忆数据，逐渐提高其预测和分类能力。 四、仿真结果分析 通过仿真实验，证明了基于神经网络的力/位混合控制方法可以满足打磨机器人的多种需求，如高速、高精度、低振动等。该方法可以确保打磨机器人的末端执行器位置的精确控制和有效的恒力控制，同时对外界振动干扰有很好的抑制效果。 五、结论 本文提出的基于神经网络的力/位混合控制方法可以解决打磨机器人在工作过程中的多种问题，如轨迹跟踪、恒力控制和振动抑制。该方法可以提高打磨机器人的工作效率和精度，减少振动干扰和系统参数误差。 六、应用前景 基于神经网络的力/位混合控制方法可以广泛应用于打磨机器人、机器人自动化、工业控制等领域。该方法可以提高生产效率，降低成本，提高产品质量。 七、结论 本文提出的基于神经网络的力/位混合控制方法可以解决打磨机器人在工作过程中的多种问题，如轨迹跟踪、恒力控制和振动抑制。该方法可以提高打磨机器人的工作效率和精度，减少振动干扰和系统参数误差。