基于PSO的神经网络机械臂自校正控制
基于PSO-GA_算法PID_的工程机械臂智能控制分析
工程机械的作业要求不仅要完成指定的工作流程，还要保证强度和可靠性符合要求。
但由机械臂特点所决定，在运动的过程中需要所有构件配合作业，而且每个构件的受力也不同，所以用传统的方法无法准确分析机械臂的动态性。
大量学者对工程机械臂进行了研究[1]，其中有运动学分析和动力学分析，还包括对控制系统的优化设计比如rbf算法PID控制、粒子群算法PID控制，BP神经网络PID控制等等[1-3]。
但为了提高PID控制的精度和鲁棒性，文章提出了PSO-GA混合算法优化整定PID控制，希望分析结果为将来研究工程机械臂提供参考。
1 PID 控制对工程机械臂的重要性对于非线性的工程机械臂系统来说，其特点还包括不稳定性、多变量性，这就导致准确计算出1个稳定的系统，就必须采取非常可靠的控制策略[4]。
这对其作业状态精确的基于PSO-GA 算法PID 的工程机械臂智能控制分析邱 建（中国建筑第二工程局有限公司，安徽 合肥 230601）［摘要］为了进一步研究工程机械臂的智能控制，文章首先对PID控制工程机械臂的重要性进行了简要概述，并深入分析了PSO-GA混合算法的基本原理。
利用MATLAB软件编写了PSO-GA算法PID的工程机械臂智能控制分析模型，并与单独PID控制进行对比。
PSO-GA混合算法优化PID控制超调量为8.367%，调节时间为0.37s，都远小于PID单独控制的超调量，进一步说明PSO-GA混合算法优化PID控制的精确度更高、鲁棒性更好。
文章所作研究分析结果为工程机械臂智能控制研究提供了重要参考。
［关键词］PSO-GA算法；PID控制；工程机械臂［中图分类号］TH164［文献标识码］B［文章编号］1001-554X（2023）09-0028-03DOI: 10.14189/ki.cm1981.2023.09.032[收稿日期] 2023-02-26[通讯地址] 邱建，河北省保定市徐水区巨力新城研究有着重要价值，同时也为提高其工作效率提供了参考。
采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制
１ 机械臂系统问题描述
由于机械臂的每个关节就是一个输入ꎬ也是一个输
出ꎬ而且关节与关节之间又存在着扰动ꎬ耦合关系复杂ꎮ
由于径向基神经网络结构简单ꎬ具有较强的泛化性
能ꎬ近年来ꎬ很多人对 ＲＢＦ 神经网络在机械臂控制的方
向进行了研究ꎬ极大地推动了机械臂的 ＲＢＦ 神经网络控
制发展的进程ꎮ 一些研究人员运用 ＲＢＦ 神经网络的特
子规模ꎮ
来决定下一步运动速度和位置ꎮ 基本 ＰＳＯ 算法的粒子位
τ ＝ Ｍ ０( ｑ) ( ｑ－ｋ ｖ ｅ－ｋ ｐ ｅ) ＋Ｃ０( ｑꎬｑ ) ｑ ＋Ｇ０( ｑ) －ｆ( ) (３)
其中:ｋ ｐ ＝ êê
法ꎬ第 ｔ１ 次迭代时ꎬ粒子将根据自身的经验和同伴的经验
(７)
(８)
其中 ｆ ∗( )＝ ｗ ∗ Ｔ ｈ( ｘ) ꎬｗ ∗ 表示 ｆ( ) 的最佳逼近权值
( 期望) 的角度、角速度、角加速度指令ꎮ
在实际工程中ꎬｆ( ) 通常是未知的ꎬ需要估计 ｆ( )
并对其补偿ꎮ 利用 ＲＢＦ 神经网络逼近任意非线性函数的
特性逼近 ｆ( ) ꎬ并对其进行补偿ꎬ就可以达到想要的控
制效果ꎮ
２ ＰＳＯ －ＲＢＦ 神经网络
采用 ＲＢＦ 网络逼近 ｆ( ) ꎬ其算法为
ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄꎬ ｗｉｔｈ ｗｈｉｃｈ ａ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ ｆｏｒ
ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ ｅｒｒｏｒｓꎬ ａｎｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ＲＢＦ ｗｅｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｂｅｔｔｅｒ ＰＳＯ － ＲＢＦ
基于人工神经网络的柔性机械臂运动控制
基于人工神经网络的柔性机械臂运动控制一、引言人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模拟生物神经网络结构的人工智能技术，具有自学习、自适应及非线性等优点。
随着计算机技术和人工智能的不断发展，人工神经网络被广泛应用于机器人控制系统中。
柔性机械臂作为机器人中的一个重要组件，其运动控制一直是研究的热点之一。
本文旨在探讨基于人工神经网络的柔性机械臂运动控制技术，为柔性机械臂的应用和发展提供一些参考意见。
二、柔性机械臂柔性机械臂是一种柔性结构的机械臂，其具有高度的柔软性和灵活性。
与传统机械臂相比，柔性机械臂具有如下特点：（1）柔性机械臂的末端执行器可以通过其自身的柔性实现高度精准的运动控制，能够适应三维空间中的复杂和不规则的工作环境。
（2）柔性机械臂的质量轻，体积小，能够实现灵活的机械手臂结构设计，满足现代机器人的轻量化、小型化趋势。
（3）柔性机械臂无须大量的传感器用于测量关节角度和位置，减少了机械结构的复杂度，大大降低了研发成本。
三、基于人工神经网络的运动控制方法在柔性机械臂的运动控制中，基于人工神经网络的控制方法优于传统的控制方法，可以提高机械臂的运动精度、灵活性和鲁棒性等方面的性能。
其基本思想是通过训练神经网络对机械臂进行建模，实现对机械臂运动的精准控制。
具体的实现方法包括以下步骤：1. 数据采集与处理通过传感器对机械臂关节角度、位置、速度等运动状态进行实时采集，将其转换为数字信号进行处理，得到机械臂的各种运动参数。
2. 人工神经网络的建模与训练根据采集到的数据建立神经网络的数学模型，利用反向传播算法进行网络训练，优化网络权值和偏置，使神经网络逐步学习和适应机械臂的运动特性。
3. 运动控制与实时反馈通过对神经网络的输入输出进行控制和调整，实现对机械臂的精准运动控制，同时实时监测机械臂的运动状态，对神经网络进行实时反馈和修正，确保机械臂的运动精度和稳定性。
四、应用案例基于人工神经网络的柔性机械臂控制技术已经应用于各种领域，并取得了不错的效果。
机器人手臂自动控制的优化设计与仿真
机器人手臂自动控制的优化设计与仿真1. 引言1.1 背景介绍机器人技术作为现代工业制造中的重要组成部分，已经被广泛应用于各个领域，其中机器人手臂是机器人系统中的关键部件之一。
机器人手臂的自动控制是实现机器人动作灵活、精准执行任务的关键技术之一。
随着机器人应用领域的不断扩大和技术水平的不断提高，对机器人手臂自动控制系统的性能要求也越来越高。
在传统的机器人手臂自动控制系统中，存在着一些问题和不足，例如控制精度不高、响应速度慢、实时性弱等。
如何设计并优化机器人手臂自动控制系统，提高其性能和稳定性，成为当前机器人研究领域的一个重要课题。
本文旨在针对机器人手臂自动控制系统设计中存在的问题和挑战，提出一种优化设计方法，并通过仿真模拟和参数调整来验证方法的有效性和可行性。
通过对机器人手臂自动控制系统的优化设计与仿真研究，探索其在实际工程应用中的潜在效果和应用前景，为提高机器人手臂自动控制系统的性能和稳定性提供理论支撑和技术指导。
1.2 研究意义机器人手臂自动控制是现代自动化领域中的重要研究方向，具有广泛的应用价值和实际意义。
机器人手臂的自动控制可以提高生产效率、减轻人力劳动强度，从而提高生产效率和降低成本。
机器人手臂的自动控制可以实现高精度、高速度的操作，适用于各种工业生产环境，能够完成人类无法完成或难以完成的任务。
通过对机器人手臂自动控制系统的优化设计与仿真研究，可以提高系统的稳定性和可靠性，确保机器人手臂能够在各种复杂环境下稳定运行，提高生产效率和质量。
对机器人手臂自动控制系统进行优化设计与仿真研究具有重要的理论和实践价值，对促进自动化技术的发展，提高工业生产效率和质量具有重要意义。
1.3 研究目的研究目的是通过对机器人手臂自动控制系统的优化设计和仿真模拟，探索提高机器人手臂的运动精度、速度和稳定性的方法。
具体目标包括：提高机器人手臂的定位精度，使其在执行各种任务时能更加准确地定位目标位置；优化机器人手臂的运动速度，实现快速而稳定的运动控制；改进机器人手臂的运动路径规划算法，使其能够更高效地完成各种复杂任务；优化机器人手臂的控制参数，实现更好的运动控制效果。
机械臂神经网络自适应控制
机械臂神经网络自适应控制一.前言由于经典控制方法和现代控制方法在控制机器人这种复杂系统时所表现的种种不足，近年来，越来越多的学者开始将智能控制方法引入机器人控制，实现机器人控制的智能化。
主要的控制方法有：模糊控制Fc，神经网络控制NNc，专家控制Ec等等。
对于复杂的环境和复杂的任务，如何将人工智能技术中较少依赖模型的求解方法与常规的控制方法来结合，正是智能控制所要解决的问题。
因此，智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应、自组织的能力。
现代智能控制技术的进步，为机器人技术的发展尤其是智能机器人技术的研究与发展提供了可能。
神经网络的研究已经有30多年的历史，它是介于符号推理与数值计算之间的一种数学工具，具有很好的学习能力和适应能力，适合于用作智能控制的工具，所以神经网络控制是智能控制的一个重要方面。
由于神经网络在许多方面试图模拟人脑的功能。
因此神经网络控制并不依赖精确的数学模型，并且神经网络对信息的并行处理能力和快速性，适于机器人的实时控制。
神经网络的本质非线性特性为机器人的非线性控制带来了希望。
神经网络可通过训练获得学习能力，能够解决那些用数学模型或规则描述难以处理或无法处理的控制过程。
同时神经网络还具有很强的自适应能力和信息综合能力，因而能同时处理大量的不同类型的控制输人，解决输入信息之间的互补性和冗余性问题，实现信息融合处理。
这就特别适用于像机器人这样具有复杂的不确定性系统、大系统和多变量高度非线性系统的控制。
近年来，神经网络在机器人控制中得到了广泛的应用。
二、机械臂系统设计机械臂是一个多输人多输出、强耦合的复杂机电系统，要对其实现精确的控制比较困难。
为此，先不考虑机械臂的动态控制，只对其进行运动控制，使其能够准确的跟踪给定的轨迹曲线。
其基本的控制结构，如图1所示。
(一)机械臂的模型设计本文针对两关节机械臂进行设计，两关节机械臂的控制图如下n一连杆平面机械臂的动力学模型如下式：（2-1）其中分别代表各关节的角度位置、角速度以及角加速度；为惯性矩阵；为向心矩阵；为重力向量；代表控制输入向量。
基于神经网络PID的机械臂末端力位置混合控制系统
0 引言随着机械臂操作任务的性能要求不断提高，给机械臂于环境交互的相互作用力提出了更高的要求。
目前主流的力/位置混合控制方法主要基于Mason 于1979年最早提出针对机器人同时控制力和位置的概念以及关节柔顺的思想，在Mason 的基础上Raibert 和Craig 提出了力/位置混合控制，为机械臂的接触问题提出了良好的解决方案，首先分解机械臂的工作任务，将机械臂在作业中的约束分为自然约束和人为约束，力控制空间与位置控制空间为互补子空间。
力/位置混合控制算法的一大优点就是可以保证加速度的期望值被快速有效的调节[3]。
随着智能控制的发展，神经网络渐渐运用到机械臂力/位置中，主要应用方法如：蔡建羡的混合H2/H 神经网络控制算法很好的解决了外界环境的干扰，以及机械臂模型参数的不确定性情况[4]；鲁棒控制算法在机械臂力/位置混合控制的运用；多层BP 神经网络控制策略应用于机械臂的力控制，并应用机械臂进行插孔作业验证算法。
本文提出智能控制算法在于弥补PID 控制精度的问题，智能控制算法应用于机械臂的力控，运用神经网络对非线性良好的非线性逼近特性和自适应，自学习能力提高机械臂力控的静度，调节速度和鲁棒性。
1 机械臂动力学模型建立机械臂动力学模型常用的方法为牛顿-欧拉法和拉格朗日方程，本文使用更为普遍的拉格朗日方程来建立机械臂的动力学模型，在忽略机械臂自身摩擦力和外界环境干扰的情况下，可建立机械臂动力学模型如下：Abstract:When the end effector of the manipulator contacts with the working environment, higher requirements are put forward for the force control accuracy of the manipulator. In the face of the uncertainty and change of working environment, the traditional PID (proportion integral differential) control has the characteristics of low precision and slow position adjustment speed. An intelligent control strategy combining neural network and PID control is proposed to improve the precision of force control, speed regulation and anti-interference. The dynamic model of a two link manipulator with universal research significance is established by using Lagrange method, and the Cartesian force acting on the end of the manipulator is mapped into the equivalent joint torque through Jacobian matrix. The traditional PID control is used for the position control of the manipulator to meet the dynamic speed regulation, and the neural network PID intelligent control is adopted for the force control strategy of the manipulator end. The simulation results of MATLAB show that the robot arm with neural network PID control algorithm has good track tracking and force tracking effect, which provides a certain reference for the research of intelligent control of human-machine interaction of manipulator.Keywords ：Mechanical arm force control; neural network; MATLAB基金项目：智能制造福建省高校应用技术工程中心项目（2020-ZNZZ-02）。
基于神经网络训练的仿生机械臂控制系统
科学技术创新2019.23在当今中的焊接、喷涂和搬运等工业自动化生产线上，工业机器人日益占据主导地位。
而仿生机器人不论是在教育、医疗以及实验都越来越起着重要作用。
仿生机械臂是一门集计算机科学、自动化控制、机械设计等于一身的综合技术。
冗余性机器人出现在20世纪80年代末期，并且在90年代得到了迅速的发展。
因为其出色的空间运动能力和避障能力使它目前在制造行业和搬运行业得到了广泛的应用。
相较于机械臂的发展，人工智能算法起步较早，但是发展较晚。
神经网络算法思想在1942年提出，其应用虽然在50年代，但是碍于计算机的发展难以满足其需求，即使是21世纪初的GPU 系统也难以满足需求。
随着互联网的快速发展，人工智能也迎接到了转折点，2016年“阿法狗”的出现再次让人们看见了人工智能投入实际应用的希望。
而这两年伴随着硬件的快速发展，更是让人工智能算法也迎来了发展的黄金时期。
本文设想的机械手主要突出在两个方面，一个方面，机械结构如何在可运动范围内，任意一点都可以任意角度的运动，并且让机械手可以高精度地模拟手的动作；另一方面，如何将神经网络算法引入机械臂控制。
所设计的机械手及其手套样机如图1所示。
1空间运动分析为了满足机械臂在空间内可以实现任意角度和姿势，理论上机械臂为六自由度，但是经设计发现因为手的灵活性，四自由度完全满足空间需求，所以选择机械臂为四自由度，从而减少成本。
并且加上每个机械手手指独立，并且借助连杆机构便可以使机械手指完成抓握功能，所以每根手指有一个处理后传输给B ，B 接收数据后利用A 对应的公钥对数据进行解密，确认数据来源。
5以关键技术为基础的数据一致性架构本文从不同系统架构的层级出发，对区块链运行过程中数据控制一致性的技术问题进行模拟研究，作为新的架构模型对关键技术的选择做出评价，以期呈现出分布式区块的数据记录、归类、存储、验证、传输与展现功能。
新型架构主要分为四个关键层级。
5.1存储层存储层级以区块存储的分布结构确保数据存储的可靠性与不可篡改、不可伪造特性，不同的数据块将一定时间单位收录的信息封装起来，标注带有时间戳的印记，将数据块上传到主区块链进行存储，生成新的区块。
基于神经网络的机械臂自适应控制方法
基于神经网络的机械臂自适应控制方法引言机械臂在现代工业自动化中起着关键作用，可以完成各种复杂的任务。
然而，由于环境、物体形状和负载等因素的不断变化，传统的机械臂控制方法往往难以适应不同的工作场景。
因此，基于神经网络的机械臂自适应控制方法成为当前研究的热点。
本文将介绍基于神经网络的机械臂自适应控制方法的原理和应用。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过突触连接形成复杂的网络结构。
神经网络具有自我学习和适应能力，能够根据输入数据动态地调整连接和权重，从而实现非线性函数逼近和模式识别等任务。
神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，并将其传递给隐藏层。
隐藏层通过神经元之间的连接和权重计算，将输入数据转化为中间表示。
最后，输出层根据中间表示生成最终的输出结果。
二、基于神经网络的机械臂控制方法基于神经网络的机械臂控制方法主要包括训练阶段和控制阶段两个过程。
在训练阶段，首先需要收集一组输入和输出的数据样本，以便神经网络学习和建模。
然后，通过反向传播算法调整神经网络的连接权重，使其尽可能地逼近真实输出。
在控制阶段，机械臂将输入数据传递给神经网络，并根据神经网络的输出结果来控制关节运动。
通过不断调整连接权重，神经网络能够适应不同的工作场景和负载条件，使机械臂具有更好的适应性和控制精度。
三、神经网络机械臂控制方法的应用基于神经网络的机械臂控制方法在多个领域中得到了广泛的应用。
以下将介绍其中几个重要的应用案例。
1. 工业自动化神经网络机械臂控制方法在工业生产线中的应用十分常见。
通过对机械臂进行训练和优化，能够实现对工件的抓取、装配和搬运等自动化操作。
这样不仅提高了生产效率，还减少了人工干预，降低了生产成本。
2. 医疗手术在医疗领域，基于神经网络的机械臂控制方法被广泛应用于手术机器人系统中。
通过精确控制机械臂的运动，可以实现高精度的手术操作，减少手术风险和创伤，并提高手术成功率。
基于PID型神经网络的自适应控制
第22卷第1期2001年2月 兵工学报A CTA A RM AM EN TA R IIV o l122N o11Feb1 2001基于P I D型神经网络的自适应控制3牛玉刚 杨成梧(南京理工大学,江苏南京,210094)摘要 本文提出了一种新的基于P I D型神经网络的自适应控制系统,给出了神经网络控制器的学习算法和控制系统的稳定性分析。
仿真结果对该控制方案进行了验证。
关键词 神经网络;自适应控制;学习算法;鲁棒性中图分类号 T P273 在工业过程控制中,P I D控制器以其具有直观、实现简单和鲁棒性能好等优点而得到了广泛应用。
但是,当被控对象含有不确定性和严重非线性时,常规P I D控制往往难以得到满意的控制效果。
近年来,神经网络由于其所具有的独特性质,已被成功地应用到复杂系统控制中。
许多学者通过将神经网络方法与P I D控制结构相结合提出了基于两层神经网络的P I D控制方法[1～3]。
但在这些方法中,神经网络仅是用来辅助选取或自适应整定P、I、D参数,所产生的控制信号仍然无法克服“线性组合”存在的快速性和超调量之间的矛盾[4]。
为了克服上述基于两层神经网络的P I D控制方法的缺陷,本文提出了一种新的P I D型神经网络控制器。
这种控制器的特点是将误差信号的比例、积分、微分运算和P I D参数的自适应整定放在一个三层前向神经网络中完成。
仿真实验结果表明了这种新的神经网络控制方案的有效性。
1 P I D型神经网络控制系统结构图111为基于P I D型神经网络的控制系统结构。
其中,控制器P I D2NN C是一个2×3×1型三层前向神经网络,两个输入单元的输入值分别为系统给定值r(k)和输出值y(k),网络的输出为控制信号u(k),隐层单元的激励函数为S型函数tanh(x),输出层单元的激励函数为线性函数。
网络NN I用于实现对被控对象P的在线辨识。
控制器P I D2NN C用 1999年10月收稿,2000年9月定稿。
基于神经网络机械臂自适应控制的研究与实现
为 了解决这个 问题 ．常常通过 建立复杂 的机械臂运 动学 络 的机械 臂 自适应 控 制器也 成 为主要 方 法 ，州 这 种 方
模型 以实现对机械臂 的轨迹 规划 。轨迹规划 的有效性 对 法能 够增 强机 械臂 系统 的鲁 棒性 和机 械臂 控 制精 度 的
机 械臂控 制 系统 的性 能 以及准 确 度有着 十 分重要 的作 准确性 Ｉ。通 过神 经 网络 的万 能逼 近能 力 ，拟 合机 械
条件 ，然后用平 滑的函数连接各关节角 度值 。最终模拟 （２０１７１０３９９００５）。
关节运动过程 。另一类 是基于机械臂运动 空间 （笛卡 尔 作者 简介 ：曾玉珠 （１９６２一），女 ，通讯作 者 ，剐敦授 ，
空 间）的轨迹规划 ，已知机械臂末端位 置 ，通 过算法对 研究方 向 ：云计算 、机器学 习 、软件 广程
臂 系统 巾未建模部分及其 他不 可知量 ，增强 的非线性 系 统 的鲁棒性 。但仍需建 复杂 的动力学 模型 以满 足控 制 器的 参 数需 求 ：壬 蝈 等人 采用 ＢＰ神 经 网 络 的逼 近 特 性 ．建寸 运 动学 模型 ，简化 了传 统的数学方法建 模 。但 需 要 事 先采 集大 量特 定机 械臂 相 关控 制 数据 。Ｂｕｌｌｏｃｋ 等人提 … 了 ＤＩＲＥＣＴ模 型 。其主要思想 是将 机械臂控 制 指 令映射至机械臂末端位置 。为避免构 建复杂 的运 动学 模型 的机械 臂控 制研 究提供 了基础 。
用 从机械臂 的Ｔ作空 间来看 对于轨迹规划 的研 究主要
可 以分 为两 类 。一类 是基 于机 械臂 关节 空 间 的轨迹 规 基金项 目：福建省 教育科学 “十 ”规划 ２０１６年 度
划 ．已知机械臂各 关节 的运 动角度 ，事先设定 关 节约束 课题 （ＦＪＪＫＣＧ１６—３６６）；大学 乍创新创业训练 汁划项 Ｆ１
基于神经网络的欠驱动机械臂位置控制技术研究
基于神经网络的欠驱动机械臂位置控制技术研究近年来，机器人技术得到了飞速的发展。
无论是家庭服务机器人、医疗机器人还是生产线机器人，它们都离不开控制技术的支持。
而机械臂则是机器人的重要组成部分，对其位置控制需要精度、速度等高要求。
那么，基于神经网络的欠驱动机械臂位置控制技术究竟是如何实现的呢？首先，我们先来了解一下什么是欠驱动机械臂。
简单来说，它是指机械臂的连杆自由度数目大于可控制的自由度数目，即机械臂的自由度被约束了。
这种机械臂由于具有可塑性强、柔顺性好的特点，因此在很多场合都有应用。
而基于神经网络的欠驱动机械臂位置控制技术，则是一种通过神经网络进行机械臂运动学建模的方法，从而提高机械臂的精度、速度等控制性能。
接下来，我们就来探讨一下该技术的实现过程。
首先，需要进行机械臂的运动学建模。
运动学是机器人学中的一个重要分支，它研究的是机器人的位置、速度、加速度等运动状态与控制量之间的关系。
在建立机械臂的运动学模型时，可以将机械臂看做是由多个刚体连杆组成的链状结构，每个连杆的自由度为 1。
而欠驱动机械臂的约束条件可以通过机器人控制器的控制策略来实现。
接着，需要设计神经网络模型。
神经网络是一种模拟生物神经元网络的计算模型，它不仅具有良好的应对非线性问题的能力，而且能够自适应地学习和优化模型参数，从而提高控制的精度和鲁棒性。
在神经网络模型设计中，需要选择合适的网络结构和激活函数，并训练网络模型以适应机械臂运动学模型的需求。
最后，需要针对具体应用场景进行实验验证。
实验验证包括对机械臂位置控制性能的精度、速度等指标进行测定，以及对不同控制策略、不同神经网络模型进行比较和分析。
除此之外，还需对实验数据进行汇总和分析，以验证神经网络模型的优越性和适应性。
在应用方面，基于神经网络的欠驱动机械臂位置控制技术可以在工业制造、物流分拣等领域发挥重要作用。
比如，在工业制造过程中，机械臂可以用于零件装配、焊接、喷涂等操作，从而提高生产效率和产品质量。
机器人手臂自动控制的优化设计与仿真
机器人手臂自动控制的优化设计与仿真
机器人手臂在工业自动化、医疗卫生和家庭服务等领域中广泛应用，其自动控制是实现操作精准度、速度和稳定性的关键因素。
为了提高机器人手臂的自动控制效率，需要进行优化设计与仿真。
1. 动力学建模和控制策略
机器人手臂的动力学建模是自动控制的基础。
一般采用拉格朗日动力学方法，建立机器人手臂的动力学模型。
然后通过PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器等不同的控制策略，实现机器人的运动轨迹控制和各种任务的自适应控制。
2. 电气控制系统
电气控制系统是机器人手臂的核心部分之一，包括电机、传感器、驱动电路和计算机控制器等。
合理设计电气控制系统可以提高机器人手臂的响应速度和精度。
3. 结构设计和材料选择
机器人手臂的结构设计和材料选择直接影响机器人手臂的承载能力、抗振性和运动精度。
对于轻质结构和高强度材料的选择可以使机器人手臂在运动过程中减小能量损耗和振动幅度，从而提高自动控制的精度和稳定性。
4. 仿真与实验验证
仿真技术是机器人手臂自动控制优化设计的重要手段。
可以采用MATLAB/Simulink和SolidWorks等软件进行仿真模拟，通过调试控制参数和运动轨迹，确定最优的控制策略和设计方案。
然后通过实验验证，观察机器人手臂的运动精度和稳定性，并对优化设计进行进一步改进和完善。
基于PSO算法的机械臂PID控制器参数优化
基于PSO算法的机械臂PID控制器参数优化
喻骁;刘东;兰维瑶
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2011(000)002
【摘要】机械臂的工作环境复杂,对其工作的响应指标要求较高.PID控制受限于机械臂的数学模型的复杂性与不精确性,导致经典的参数整定方法在实际生产中适应性不良或性能欠佳.文章基于MATLAB/Simulink将PSO算法(粒子群优化算法)用于机械臂PID控制器的参数优化中,通过对3关节连杆机械臂单次拉伸动作的建模仿真研究,结果表明:使用此方法后,机械臂各关节响应的调节时间和超调童都得到明显的优化.
【总页数】4页(P89-92)
【作者】喻骁;刘东;兰维瑶
【作者单位】厦门大学,信息科学与技术学院,福建,厦门,361005;西南交通大学,电气工程学院,成都,614202;厦门大学,信息科学与技术学院,福建,厦门,361005
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.基于PSO算法的PID控制器参数优化及其在置换蒸煮立锅温差控制中的应用[J], 汤伟;袁志敏;杨鹏飞;冯晓会
2.基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化 [J], 刘东;冯全源;蒋启龙
3.基于PSO算法的PID控制器参数优化研究分析 [J], 陈亮;江明;林园胜
4.基于改进的PSO算法的PID控制器参数优化研究 [J], 韩宜轩
5.基于改进的PSO算法的PID控制器参数优化研究 [J], 韩宜轩
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基于神经网络变结构控制的机械臂系统研究毕业论文
基于神经网络变结构控制的机械臂系统研究毕业论文目录摘要 (I)Abstract (II)绪论 (1)1.1 研究目的与意义 (1)1.2 机械臂控制技术概述 (1)1.2.1 国外机械臂研究现状 (1)1.2.2 国内机械臂研究现状 (3)1.2.3 机械臂控制方法研究进展 (5)1.3 滑模变结构的发展概况 (6)1.4 本论文主要研究内容 (8)2.基础理论 (10)2.1 滑模变结构控制理论知识 (10)2.1.1 滑动模态定义 (10)2.1.2 滑模变结构控制的定义 (11)2.1.3 滑模变结构的等效控制 (12)2.1.4 滑模变结构控制系统的动态品质 (13)2.2 神经网络理论知识 (15)2.2.1 BP 神经网络 (15)2.2.2 径向基函数网络 (17)2.3 本章小结 (20)3.滑模变结构控制 (21)3.1 滑模变结构控制 (21)3.1.1 滑模控制器设计方法 (21)3.1.2 滑模变结构控制的抖振问题 (22)3.2 积分变结构控制 (22)3.2.1 积分变结构控制算法 (23)3.3 基于RBF 型滑模变结构控制 (24)3.3.1 RBF 滑模变结构控制算法 (24)3.4 本章小结 (25)4 .机械臂神经网络变结构控制 (27)4.1 机械臂系统的模型 (27)4.1.1 机械臂系统的数学模型 (27)4.1.2 MATLAB 下建立机械臂系统模型 (29)4.2 机械臂滑模变结构控制 (31)4.2.1 机械臂滑模变结构控制 (31)4.2.2 系统仿真 (34)4.3 基于RBF 神经网络滑模变结构控制 (32)4.3.1 机械臂RBF 滑模变结构控制 (36)4.3.2 系统仿真 (36)4.4 本章小结 (42)结论 (43)参考文献 (44)致谢 (46)绪论1.1 研究目的与意义机器人学科是一门迅速发展的综合性前沿学科，它涉及到机构学、计算机学、传感器技术、仿生学和控制论等学科，因此受到工业界和学术界的高度重视。
基于POS算法优化的PID神经网络的系统控设计【精品文档】(完整版)
中北大学研究生《神经网络及应用》作业课题名称中文基于PSO算法优化的PID神经网络的系统控设计英文Research on the Design of Algorithm Optimization of PSO of Neural Network PID Control system姓名王强龙学号S2*******班级 Y100202 专业模式识别与智能系统研究方向基于网络的智能控制所在院、系机械工程及其自动化学院基于PSO算法优化的PID神经网络的系统控设计摘要PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术，目前在很多方面都有广泛的应用。
本文首先简要介绍了神经网络的理论基础和神经网络的学习算法，传统的常规PID控制器，针对常规PID控制器对于复杂的、动态的和不确定的系统控制还存在着许多不足之处进行了分析。
为了达到改善常规PID控制器在复杂的、动态的和不确定的系统控制还存在着许多不足之处的目的，文中系统的介绍了两种种改进方式，主要有:遗传算法PID控制器和神经网络PID控制器。
神经网络具有强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。
应用神经网络对PID控制器进行改进后，对于工业控制中的复杂系统控制有着更好的控制效果，有效的改善了由于系统结构和参数变化导致的控制效果不稳定。
文中主要对基于单神经元PID控制器、BP神经网络PID控制器进行研究。
对于BP神经网络初始权值选择困难的问题，本文采用粒子群优化算法(PSO)来对BP神经网络控制器进行优化。
本文同时也利用PSO 算法对常规PID控制器的参数进行整定研究。
最后，本文对单神经元自适应PID控制系统和基于PSO优化的BP神经网络PID控制系统进行仿真试验，发现后者使系统的性能有所提高。
关键词:神经网络PID控制器;BP算法;PSO算法;Research on the Design of Algorithm Optimization of PSO of Neural Network PID Control systemAbstractThe technique of PID control is very general, and it is applied in many fields at present. In the paper, neural network theory foundation, studying algorithm of the neural network and traditional PID controller are introduced, and traditional PID controller weak point is analyzed in controlling the complicated, dynamic and uncertain system. In order to achieve the goal of improving traditional PID controller, two kind improvement ways are put forward in the paper—hereditary algorithm PID controller and neural network PID controller.Because of the strong nonlinearity to shine upon ability, study adaptive capacity, associative memory ability, processing method of proceed information and fine fault-tolerant performance, there are better control results to the complicated system in industrial control, and the unstable control results caused by the change of system structure or parameters have been improved after the PID controller improved byneural network. Single neural network PID controller and BP neural network PID controller have been study chiefly in the paper. Because there are some difficult in choosing the first power value of the BP neural network, PSO algorithm has been used to improve BP neural network controller in the paper. In the paper, PSO algorithm has been used to improve traditional PID controller.Lastly, I found that the system of PSO BP-PID simulation result was better than the single neural adaptive system.Keywords: Neural PID Controller Arithmetic; BP Arithmetic; PSO Arithmetic.1.引言PID控制是人类最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性能高，至今仍被广泛的应用于工业过程控制中。
神经网络用于机器手臂的控制
神经网络用于机器手臂的控制机械手是一种高度非线性、强耦合、时变的系统,对它的控制基本为两种:基于精确数学模型的传统控制和与模型无关的智能控制。
由于机械手系统的复杂性,其精确的数学模型难以建立,使应用传统的控制手段对其进行的控制效果欠佳。
常用的智能控制手段如模糊控制、人工神经网络等又有各自的局限性。
一般说来,模糊逻辑方法虽然长于表达近似与定性的知识,却通常无学习能力;神经网络具有学习能力,但内部知识的表达方式又是不清楚的,这样神经网络在每次学习时只能从任意初始条件开始,不能利用必要的初始经验或知识,收敛速度慢,易陷入局部极限;而由于缺乏学习能力,模糊逻辑方法只能主观或试凑地选择隶属函数和模糊规则,不能根据积累的经验自动地改善系统的性能。
上世纪70年代,J.S.Albus根据神经生理学小脑皮层的结构特点,提出了一种小脑模型关联控制(cerebellar model articulation controller),即CMCA神经网络,是一种类似于Perceptron的相联记忆方法,与模糊逻辑不但是相互补充的,而且也是相互结合的。
首先它用连接主义来表达模糊逻辑控制器,引入了学习机制,也带来了两者结合的诸多优点,如存储容量的减小,泛化能力的增加,以及连接主义结构的容错性等。
其次,在CMAC的分布表达中,一个值由散布于许多计算单元的活性模式表示,每个计算单元又涉及许多不同值的表达,因此每个计算单元都有一个感受野(receptive field),即它表达的所有值的集合,这相当于每个计算单元都对应一个模糊集合,或者说感受野相当于隶属函数,这正是它们能够有机结合的一个基础。
1．CMAC的优越性神经网络可分为全局逼近神经网络和局部逼近神经网络,如果网络的一个和多个连接权系数或自适应可调参数,在输入空间的每一点对任何一个输出都有影响,则称该神经网络为全局逼近网络。
如BP网络,每一次样本学习都需要重新调整网络的所有权值,收敛速度慢,易陷入局部最小,很难满足控制系统的实时性要求;若对输入空间的某个局部区域,只有少数几个连接权影响网络的输出,则称该网络为局部逼近网络,从而使局部逼近网络具有学习速度快的优点。
一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法
一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法郝春玲【摘要】为了减小六轴机械臂运行时的震动,提高控制系统的响应时间,基于PSO 智能算法对其进行全局优化控制,将机械臂系统离散成6个子系统,分别设计各个子系统,并且基于Lyapunov理论验证控制系统的稳定性.仿真结果表明,采用PSO算法对六轴机械臂进行运行轨迹控制时具有精度高、运行误差小及收敛周期短的优点,切实提高了控制系统的响应速度及控制精度.%In order to eliminate the chattering and improve the response speed of the system. This paper deals with a fast terminal sliding mode control method based on PSO( particle swarm optimization) for the six manipulator control system. Then stability of the system is demonstrated by Lyapunov theory and the optimization control parameters are achieved based on PSO algorithm. The simulation results show that the PSO algorithm has the advantages of high precision,low running error and short convergence period when the trajectory control of the six-axis manipulator is carried out,thus the response speed and control precision of the control system are all improved.【期刊名称】《电子器件》【年(卷),期】2017(040)005【总页数】5页(P1304-1308)【关键词】智能机器人;PSO算法;六轴机械臂;终端滑模控制【作者】郝春玲【作者单位】渤海船舶职业学院机电工程系,辽宁葫芦岛125100【正文语种】中文【中图分类】TP24随着科技的不断进步,以及时下较为流行的工业4.0,机器人逐渐体现了其特有的优势,对其进行智能控制成为了国内外学者的研究热点,文献[1-3]阐述了基于模糊控制策略调整PID值,表现出了较好的鲁棒性。
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作要 求。 关 键 词 ： 子 群 算 法 ； 向基 函数 ； 经 网络 ； 粒 径 神 自校 正 控 制 中 图 分 类 号 ：Ｐ ４ Ｔ２ １ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： Ｏ 一 ５１２０ ）ｌ ０４ ０ ｌ ｌ ４５ （０８ ０ 一 ０４— ４ Ｏ
Ｓ ｌ－ｕｎ ｎｇ ｒ ｂｏ ｉ ｙ ｔ ｍ ｏ ｒ ｌｂａ ｅ ｎ ＰＳ ａ ｕｒ ｌｎｅｗ ｏ ｋ ｅｆ ｔ ｉ ｏ ｔｃ ｓ ｓ ｅ ｃ ｎｔ ｏ ｓ ｄ ｏ Ｏ ｎｄ ｎｅ ａ ｔ ｒ ＣＨ ＥＮ Ｗ ｅ — ｕ ｎ，ＹＡＮＧ Ｄｏ ｇ ｙ ｎ ｎｙａ ｎ —ｏ ｇ
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第２ ５卷 第 １ 期
２０ ０ ８年 １月
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工
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ＶＯ ． ５ Ｎｏ．１ １２
Ｍ ＥＣＨＡＮＩ ＣＡＩ ＆ ＥＬＥＣＴＲＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＡＧＡＺＩ Ｍ ＮＥ
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陈文元 ， 东勇 杨
（ 江工业大学 信息工程学 院 ， 江 杭州 ３Ｏ１ ） 浙 浙 １０ ４
摘 要 ： 子群优 化 算法 （ Ｓ 基 于群 体 的演化 算 法 ， 质 上 是一 种 随机 搜 索算 法 ， 能 以较 大概 率收 粒 Ｐ Ｏ） 本 并 敛到 全局 最优 。针 对 非线性 机械臂 系统 ， 用径 向基 函数 （ Ｂ ） 经 网络和 Ｐ Ｄ控 制 器 作 为混合 控 制 利 ＲＦ 神 Ｉ 器 ， 用 Ｐ Ｏ算 法对神 经 网络参数 进行 在 线 学习优 化 ， 运 Ｓ 同时在 Ｐ Ｄ控 制 器 的辅 助 下 对机 械 臂 系统 进 行 Ｉ 在 线 自校 正控 制 。计 算 机仿 真 表 明 ， 控 制 器具 有 较 高 的控 制 精 度 和 响应 速 度 ， 以 满足 机 械 臂 工 该 可
机械臂 系统 是机器 人 系统 中 的重 要部 分 。使 机械
臂末端 执行 器按 照预 定 的 轨迹 运 行 ， 是 机 器人 控 制 仍
的基本 任务 之一 。机械 人可 以代 替人类 完 成各种 人类 不 能直接 接触 的 、 危险 的工作 ， 且它 的工作 效果 可 以 并
是 精确 、 快速 和稳 定 的。 因此 ， 在工业 及其 他领 域 的 它
Ａｂ ｔａ ｔ ａｔ ｌ ｗ ｍ ｐｉ ｚｔ ｎ （ Ｓ ｓｒ ｃ ：Ｐ ｒｉ ｅｓ ａ ｏ ｔ ａｉ ｃ ｍｉ ｏ Ｐ Ｏ） ｉ ａ ｐｉ ｚｔ ｎｔｃ ｎｑ ｅｂ ｓｄ ｏ ｖｌｔ ｎ ｒ ｏ ｕａｉｎ ｈ ｌｏｉ ｍ ｉ ａ ｓ ｎｏ ｔ ａｉ ｅｈ ｉｕ ａ ｅ ｎｅｏｕｉ ａｙｃｍｐ ｔｔ ．Ｔ ｅａｇ ｒｈ ｓ ｍｉ ｏ ｏ ｏ ｔ
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