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本发明涉及一种基于Scara机械臂的神经网络优化控制方法,属于机械臂智能控制技术领域,本发明首先对Scara机械臂系统进行建模,给定关节的参考运动轨迹,设计稳态控制,保证机械臂总体跟上参考轨迹;给定关于位置和速度跟踪误差的性能指标,应用基于强化学习的三层神经网络学习最优的性能指标函数,得到神经网络近似反馈控制;基于神经网络逼近方法,根据稳态控制和近似反馈控制,设计机械臂的神经网络优化控制器,使给定的关于位置和速度的跟踪误差性能指标最小,消除机械臂运行过程中的超调和抖震,有效实现机械臂平稳运行和性
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114488783 A (43)申请公布日 2022.05.13 (21)申请号 202011145279.4 (22)申请日 2020.10.23 (71)申请人 太原理工大学 地址 030600
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