RBF模糊神经网络在刚性机械臂高精度控制中的应用

"RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用 (2007年)，韩晓霞, 谢克明 - 太原理工大学信息工程学院" 本文主要探讨了如何利用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)模糊神经网络提升刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度。RBF神经网络是一种具有广泛应用的前馈神经网络，因其快速学习能力和对非线性问题的高效处理而被广泛采用。在本文中，作者首先分析了RBF神经网络与模糊逻辑系统的功能等价性，指出这两种方法都可以用来处理复杂的非线性问题。 RBF神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数。这种网络结构使得它可以有效地逼近任意连续函数，从而适应各种非线性系统的控制需求。在模糊逻辑系统中，T-S模糊推理模型（Takagi-Sugeno模型）则通过模糊规则将输入变量映射到输出变量，实现了对非线性动态系统的控制。 结合T-S模糊推理，作者提出了一种新的RBF模糊神经网络方法，设计出针对工业机器人的控制器。这个控制器的优势在于其结构简洁，层数较少，训练过程快速，并且能够自动优化参数。通过在线调整网络的隶属函数中心值和宽度，可以动态地优化模糊规则，进一步提高了对机械臂轨迹跟踪的控制精度。 在实际应用中，该RBF模糊神经网络控制器表现出了良好的有效性和鲁棒性，即使在面对系统不确定性或外部干扰时，仍能保持稳定的控制性能。这表明，该方法对于解决刚性机械臂的高精度轨迹控制问题具有显著优势，为工业自动化领域提供了有力的工具。 关键词涉及RBF模糊神经网络、模糊神经网络、智能控制、轨迹控制和机械臂，表明该研究专注于利用智能算法提升传统机械臂控制的性能，特别是对于非线性系统的控制策略进行了深入研究和实践验证。 这篇2007年的论文揭示了RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的潜力，为未来相关领域的研究和应用提供了理论基础和技术参考。通过将RBF网络与模糊逻辑相结合，可以实现更高效、更精确的控制系统设计，这对于工业机器人技术的发展具有重要意义。