神经网络在学习控制系统的应用——JLink v9.5与机器人控制

"基于神经网络的学习控制系统-jlink v9.5原理图，验证可用" 这篇资料主要探讨了基于神经网络的学习控制系统在机械手控制中的应用，同时提到了传统的基于模型的控制方法。神经网络作为一种智能信息处理技术，在机器人控制领域扮演着重要角色。以下是详细的知识点解析： 1. **神经网络学习控制系统**：这种系统利用神经网络来模拟人类大脑的学习过程，通过不断调整权重和阈值来优化控制策略。在机械手控制中，它能适应复杂和非线性的动力学特性。 2. **机械手动力学方程**：用τ表示关节控制力矩，M(θ)代表惯性矩阵，V(θ,̈θ)表示哥氏力和向心力矩，G(θ)为重力矢量，F(θ,̈θ)为摩擦力矩矢量。这些方程描述了多自由度机械手的运动规律。 3. **传统基于模型的控制方法**：这种方法通过估计惯性矩阵M̂(θ)，哥氏力和向心力矩V̂(θ,̈θ)，重力矢量Ĝ(θ)以及摩擦力矩F̂(θ,̈θ)，然后结合期望加速度θ̈d，速度误差E和位置误差E来计算控制输入u。 4. **闭环控制系统**：当估计值与实际值相等时，系统的闭环方程简化为误差方程，即Ë + K_v*̈E + K_p*E = 0。这里的K_v和K_p是比例和积分控制器的增益，用于调整系统的稳定性和响应速度。 5. **智能信息处理技术**：这是王耀南主编的书籍《智能信息处理技术》的主题，涵盖了模糊集合、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络、进化计算等多种信息处理技术，并给出了具体的应用实例。 6. **模糊信息处理**：利用模糊逻辑处理不确定性信息，适用于处理不精确或模糊的数据。 7. **神经网络信息处理**：神经网络能够学习和适应复杂模式，适合解决非线性问题，如控制系统的设计。 8. **模糊神经网络信息处理**：结合模糊逻辑和神经网络的优势，处理模糊和不确定信息，提高决策的准确性和鲁棒性。 9. **进化计算**：基于生物进化原理的计算方法，如遗传算法、粒子群优化等，用于求解优化问题。 10. **应用实例**：书中提供了智能信息处理在不同领域的应用，如自动化、计算机应用、人工智能、图像处理等，旨在帮助读者理解和应用这些技术。 该资源中提到的jlink v9.5原理图可能是一个硬件调试工具，用于连接和调试嵌入式系统，它可能被用于实现神经网络控制的硬件实施。结合神经网络学习控制和智能信息处理技术，可以构建更智能、自适应的控制系统。