EC-RBF神经网络在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

"这篇论文研究了机械臂轨迹跟踪控制的问题，提出了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案。通过使用两个RBF神经网络和EC-RBF学习算法，该方案能够提高机械臂的跟踪精度，并加快控制过程的速度。在二自由度机械臂的仿真中，该方法表现出了高精度的控制效果。" 本文主要探讨了机器人控制技术中的关键挑战，即如何实现高精度、高速度和大范围运动轨迹控制。传统控制方法在面对这样的要求时可能力有未逮，因此，研究者们转向了神经网络控制器的研究。论文特别提到了一种基于动态反相传播算法（DBP）的对角回归神经网络控制方案，虽然它在位置跟踪上有良好效果，但未解决实时性的验证问题。 为了解决这些问题，论文提出了一种新颖的控制策略，即基于EC-RBF（进化聚类径向基函数）神经网络的模型参考自适应控制。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力而被广泛应用于控制系统中，而EC-RBF算法则进一步优化了网络的学习过程，结合离线和在线训练，能更高效地辨识机械臂的动态模型并进行轨迹跟踪。 EC-RBF神经网络由两个部分组成：一个是用于机械臂模型辨识的网络，它能够准确估计机械臂的动力学特性；另一个则是用于轨迹跟踪控制的网络，它根据模型辨识的结果调整控制信号，以实现对预定轨迹的精确跟踪。通过这种方式，EC-RBF神经网络可以实时调整控制策略，以应对机械臂在执行任务过程中可能出现的变化。 在实际应用中，二自由度机械臂的仿真结果证明了该控制方案的有效性。控制精度得到了显著提高，而且由于EC-RBF学习算法的快速训练特性，整个控制过程更加迅速，这在实时控制中尤其重要。这种控制策略不仅提升了控制系统的性能，也为未来更复杂的多自由度机械臂和更高精度的轨迹控制提供了理论和技术支持。 这篇论文为机械臂的轨迹跟踪控制提供了一种新的解决方案，它利用先进的神经网络技术和优化的学习算法，实现了高精度和快速响应的控制目标，对于提升机器人控制技术在实际应用中的性能具有重要意义。