基于RBF神经网络的遥操作机器人系统预测控制仿真

"网络遥操作机器人系统神经网络预测控制仿真研究 (2008年) - 江苏科技大学学报(自然科学版)" 这篇2008年的论文主要探讨了在网络遥操作机器人系统中如何应对网络随机时延带来的稳定性问题。网络遥操作机器人系统是指通过网络进行远程控制的机器人系统，其稳定性和实时性对于任务执行至关重要。然而，网络传输的不确定性，特别是时延，是影响这种系统性能的关键因素。 论文中提到了采用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对网络实测时延进行预测。RBF神经网络是一种具有快速学习能力和高精度的非线性模型，它能够通过学习历史数据来预测未来的时延变化。通过对网络时延的预测，可以提前调整控制策略，以减少不确定性对系统的影响。 论文结合Smith预估控制理论，提出了一种新的控制策略。Smith预估控制是一种预测控制技术，它可以处理带有延迟的动态系统。在这种控制框架下，控制器基于对未来状态的预估来决定当前的控制输入，以补偿实际存在的时延。通过将RBF神经网络与Smith预估控制器相结合，论文提出了一个针对网络遥操作机器人的神经网络预测控制方法。 仿真实验结果显示，这种新方法能够有效地改善系统的稳定性和鲁棒性，即在面对时延波动和其他干扰时仍能保持良好的控制性能。MATLAB作为常用的科学计算和仿真工具，被用于验证该控制策略的效果。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种利用RBF神经网络预测网络时延，并结合Smith预估控制策略的新型控制方法，旨在解决网络遥操作机器人系统因网络时延而面临的稳定性挑战。这一研究对于提升远程操作的准确性和可靠性，尤其是在实时性要求高的应用中，如远程医疗、危险环境下的机器人操作等，具有重要的理论和实践意义。