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基于卷积神经网络的柔性关节机械臂控制率设计
文献摘要：
基于卷积神经网络设计了一款柔性关节机械臂的控制率方案.针对机械臂执行器动力学、关节柔性的特点,采用滑模控制法设计了一套控制率算法,克服了干扰与设备中的不确定性问题.为了满足滑模控制对输入控制量的要求,应用卷积神经网络原理设计了基于视觉的机械臂控制优化方法.由仿真与实际系统实验测试结果可知,该系统的联合预测精度与跟踪控制精度较高、误检概率低,具有良好的工程应用前景.
文献关键词：
卷积神经网络;控制率;机械臂;滑模控制
中图分类号：
作者姓名：
周荣亚;刘刚
作者机构：
陕西铁路工程职业技术学院铁道装备制造学院,陕西 渭南 714000;西安理工大学材料科学与工程学院,陕西 西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]周荣亚;刘刚-.基于卷积神经网络的柔性关节机械臂控制率设计)[J].机械设计与制造工程,2022(10):47-51
A类：
B类：
柔性关节机械臂,机械臂控制,控制率,网络设计,执行器,关节柔性,滑模控制,控制法,控制量,原理设计,控制优化,实验测试,联合预测,跟踪控制,控制精度
AB值：
0.260023
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