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ESN网络在机器人轨迹跟踪控制中的应用杜佩君

ESN网络在机器人轨迹跟踪控制中的应用

oftheEchoStateControlforRobots

ApplicationNetwork(ESN)inTrajectoryTracking

杜佛君

(兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070)

摘要：为了研究具有模型不确定性的机器人操作手的轨迹跟踪控制，采用一种新的递归神经网络——回声状态网络(ESN)设计了

动态控制器。采用PID控制器补偿ESN网络的逆建模误差，并在网络训练过程中加入白噪声项，以保证动态系统的稳定性。最后针

对两关节机械手的轨迹跟踪控制问题进行了数值仿真，仿真结果表明了该方法的有效性。

自适应控制

关键词：神经网络回声状态网络(ESN)机器人轨迹跟踪

中图分类号：TPl83文献标志码：A

featuresthenewof

researchthecontrolofroboticwhichmodel

Abstract：Totrajectorymanipulatoruncertainty，byadoptingtype

tracking

recurrentneuralstatecontrollerisinverseelToroftheESNis

network。i．e．。echonetwork(ESN)，thedynamicdesigned．Themodeling

PIDnetworknoisetermisaddedfortheoftheatthe

controller，andstabStysystem．Aiming

compensatedbyduringtraining，whiteensuring

showtheeffectivenessofthis

controlofsimulationiscarriedOUt．Thesimulationresults

trajectorytrackingtwo-jointmanipulator-numerical

method．

networkEchostateRobotcontrol

Keywords：Neuralnetwork(ESN)TrajectorytrackingAdaptive

本文针对以往递归神经网络难以训练及网络参数

0引言

难以确定的问题。将ESN网络应用于两关节机械手的

机器人操作臂是一个高度非线性、强耦合、位姿时轨迹跟踪控制中。首先用ESN辨识机械手逆模型；然

变的多输人多输出系统。目前应用于机器人系统的非后将ESN网络辨识所得的模型作为机械手控制系统

线性控制方法，如计算力矩法、最优控制、非线性滑模的前馈控制器。为消除ESN网络的辨识误差，在控制

控制等。都在一定程度上依赖于对象模型，但在实际情系统中加入了一个PID反馈控制器；最后针对两关节

况下很难获得机器人的精确数学模型【l。]。机械手的轨迹跟踪控制问题进行了数值仿真。

近年来，神经网