基于模糊神经网络的机器人自学习控制
本文介绍了一种基于模糊神经网络的机器人自学习控制系统，该系统结合了传统的PD控制和模糊神经网络，具有自学习、自适应和高精度控制等特点。该系统可以解决传统PID控制方法的不足之处，如抗外界干扰能力差、对系统结构参数变化的适应能力差等问题。
模糊神经网络是一种基于人工神经网络的技术，它具有大规模并行处理、分布式信息记忆、学习和自适应等特性，因此它可以解决机器人控制中的复杂问题。基于模糊神经网络的机器人自学习控制系统可以实现快速跟踪能力、精度和优良的鲁棒性等特点。
在该系统中，模糊神经网络用于学习机器人的动力学模型，并结合PD控制来实现自学习控制。该系统可以应用于机器人控制、机器人学习等领域。
机器人自学习控制系统的优点包括：
1. 自学习能力：机器人可以根据环境和任务需求自适应学习和调整控制策略。
2. 高精度控制：机器人可以在复杂环境中实现高精度控制。
3. 鲁棒性：机器人可以在 الخارج干扰和系统结构参数变化的情况下保持稳定运行。
机器人自学习控制系统的应用前景广阔，包括机器人控制、机器人学习、智能制造、服务机器人等领域。
知识点：
1. 模糊神经网络：是一种基于人工神经网络的技术，它具有大规模并行处理、分布式信息记忆、学习和自适应等特性。
2. 机器人自学习控制：是指机器人可以根据环境和任务需求自适应学习和调整控制策略的能力。
3. PD控制：是一种传统的机器人控制方法，具有抗外界干扰能力差、对系统结构参数变化的适应能力差等缺陷。
4. 机器人动力学模型：是指机器人的运动学和动力学特性，它是机器人自学习控制的基础。
5. 机器人学习：是指机器人根据环境和任务需求自适应学习和调整控制策略的过程。
本文介绍了一种基于模糊神经网络的机器人自学习控制系统，该系统可以解决传统PID控制方法的不足之处，并具有自学习、自适应和高精度控制等特点。
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