RBF神经网络在双杆机器人参数辨识与PD控制中的应用

资源摘要信息: "本文将通过使用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络控制技术，对双杆机器人系统进行参数辨识，从而获得精确的机器人动力学模型。在此基础上，将利用传统的PD（比例-微分）控制方法来实现对机器人的精确控制。" RBF（径向基函数）神经网络是一种性能强大的多层前馈神经网络，通常用于解决函数逼近、时间序列预测、分类和控制系统建模等任务。RBF网络的主要特点是使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，其输出是输入的非线性函数。RBF网络的输出层通常是线性的，因此网络的输出是隐藏层神经元输出的加权和。 RBF网络在机器人技术中的应用主要体现在对机器人系统的动态行为进行建模和控制上。通过使用RBF网络，可以对机器人复杂的动力学特性进行学习和逼近，从而在控制器设计中获取更加精确的模型。 参数辨识是控制系统设计中的一个重要步骤，指的是根据输入输出数据确定系统模型参数的过程。在机器人系统中，参数辨识可以通过不同的方法完成，包括最小二乘法、极大似然估计等。在本文中，参数辨识涉及到使用RBF神经网络对双杆机器人的动力学参数进行辨识，目的是为了获得一个精确的数学模型，这个模型将作为控制算法的基础。 PD控制是一种广泛应用于工业控制的控制策略，它通过调整比例（P）和微分（D）两个参数来对系统的输出进行调节，以达到期望的控制效果。PD控制器对于具有线性或近似线性行为的系统非常有效，尤其适合于执行器和传感器延迟较小、环境变化不大、受控对象模型比较确定的场合。在机器人控制中，PD控制能够提供快速且稳定的响应，尤其是在对于关节位置和速度进行控制时，非常有用。 在本文中，PD控制被应用于基于RBF神经网络辨识出的动力学模型之上，以实现对双杆机器人的精确控制。由于PD控制器的简单性和有效性，它能够迅速响应机器人状态的变化，并通过调整比例和微分参数来减少误差，保证机器人按照既定的轨迹和速度执行任务。 综合以上信息，本文的研究意义在于结合了神经网络的非线性逼近能力和PD控制的简便有效，为双杆机器人提供了一个完整的控制解决方案。该方法不仅提高了控制精度，还能够在一定程度上适应环境的变化，具有较高的实用价值和应用前景。