动态神经网络优化并行Stewart平台运动学冗余

本文探讨了动态神经网络在并行Stewart平台运动学冗余解析中的应用，这是一项重要的控制问题。Stewart平台因其冗余特性，能够在设计上提升系统性能。作者将Stewart平台的运动学控制问题转化为一个约束二次规划问题，并利用拉格朗日乘子法将其转换到对偶空间，从而获取了问题的Karush-Kuhn-Tucker条件。 动态神经网络是核心解决方案，它被设计成能够递归地解决优化问题。通过理论分析，研究证明了所采用的动态神经网络在全球范围内，根据预定义的标准，能够收敛到最优解。这种方法特别适用于处理动态运动下Stewart平台的跟踪控制任务。 该研究的创新之处在于将数学优化理论与神经网络技术相结合，以实现并行Stewart平台的高效、精确控制。约束二次规划确保了控制的稳健性，而动态神经网络则提供了快速和灵活的学习能力，能够在实际操作中适应不断变化的运动需求。 文章的结果通过仿真验证了这种策略的有效性，表明动态神经网络不仅能够处理静态任务，对于处理复杂、动态的运动路径跟踪也有显著的优势。这对于工业自动化、机器人技术等领域，特别是在精密定位和高精度运动控制的应用中具有重要意义。 总结来说，本文的研究为并行Stewart平台的冗余度管理提供了一种新颖且高效的控制策略，展示了动态神经网络在解决这类问题上的潜力，有望推动并行机械臂技术的发展。