模糊神经网络在机器人实时预测控制中的应用

"一种机器人实时预测控制方法，利用模糊神经网络建立机器人的多步预测模型，通过在线调整算法修正模型误差，并结合预测控制算法实现高效控制。该方法适用于水下机器人，具有计算量小、收敛速度快的优点，并通过仿真试验验证了其高性能。" 正文： 1. 引言 预测控制在机器人领域的应用日益广泛，因其能有效处理非线性和强耦合问题。传统的递推型和非递推型多步预测模型往往需要知道系统的时滞，但在实际操作中，这往往是难以获取的。针对这一挑战，研究人员尝试了各种方法，如石中锁等人利用脉冲响应模型和Hopfield网络，但这些方法对机器人的运动学特性反映有限。本文提出的解决方案是采用模糊神经网络来构建预测模型，解决了时滞问题，并在水下机器人速度环节的仿真中验证了其有效性。 2. 模糊神经网络 模糊神经网络是一种融合模糊逻辑和神经网络的智能系统，其结构包括输入层、模糊层、规则层和解模糊层。输入层接收当前和未来时刻的系统输出与期望输出，模糊层将这些数据转化为模糊子集，如NL、NM、ZERO、PM和PL。规则层通过各模糊子集的组合确定规则的激活度，而解模糊层则将这些激活度转换为清晰的控制决策。这种4层结构允许网络适应复杂、非线性的动态系统，如机器人控制系统。 3. 预测模型建立与在线调整 使用模糊神经网络建立预测模型，可以有效地处理机器人系统的不确定性。通过在线调整算法，网络能够不断学习并修正模型误差，提高预测精度。预测控制算法结合预测模型，能够在每一时间步快速生成控制指令，确保控制性能的同时，减少计算负担。 4. 控制性能与仿真验证 文中通过水下机器人模型的仿真试验，证明了该模糊神经网络预测控制方法的优越性。它不仅计算量小，而且收敛速度快，对于水下机器人的实时控制具有显著优势。仿真结果表明，该方法能够实现高精度的轨迹跟踪和动态响应，进一步证明了其在实际应用中的可行性。 5. 结论 本文提出的模糊神经网络预测控制方法为解决机器人控制中的非线性和时变问题提供了一种有效途径。未来的研究可进一步探讨如何优化网络结构和调整算法，以适应更多种类的机器人和更复杂的任务环境。 关键词：预测控制，水下机器人，多步预测模型，模糊神经网络，在线调整，仿真验证