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基于NSELPSO的机械手轨迹跟踪控制研究
文献摘要：
实现机械臂关节对理想轨迹的高精度快速跟踪对提高工业自动化水平具有重大意义.针对机械臂系统复杂非线性、难以构建其精确模型的特点,本文提出了一种结合混合粒子群算法(NSELPSO)的RBF神经网络(RBFNN)滑模控制器,实现了对系统无模型控制,并且通过NSELPSO算法优化了RBFNN的控制参数,提高了对机械手模型不确定项的逼近能力以及关节轨迹的跟踪速度.在Matlab/Simulink中进行仿真对比实验,结果表明机械臂关节轨迹跟踪精度得到明显提高.
文献关键词：
RBF神经网络;机器手;优化算法;滑模控制
中图分类号：
作者姓名：
齐港;赵超阳
作者机构：
广西大学机械工程学院,广西 南宁 530004
文献出处：
引用格式：
[1]齐港;赵超阳-.基于NSELPSO的机械手轨迹跟踪控制研究)[J].科学技术创新,2022(18):171-174
A类：
NSELPSO
B类：
机械手,轨迹跟踪控制,工业自动化,自动化水平,机械臂系统,混合粒子群算法,RBFNN,滑模控制器,无模型控制,算法优化,控制参数,手模型,模型不确定,不确定项,逼近能力,Matlab,Simulink,仿真对比,轨迹跟踪精度,机器手
AB值：
0.351515
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