基于神经网络参数自学习的阻抗控制

摘要： 针对机器人在打磨过程中环境刚度和位置未知，传统的阻抗控制难以有效保持打磨质量的问题，提出了一种基于调节参数神经网络自学习的阻抗控制。由于基于李雅普诺夫稳定性理论设计的阻尼参数补偿方法中调节参数的选取直接影响系统的控制性能，根据阻尼补偿的数学描述，构建神经网络，用于其参数自适应调节，设计不同的激励函数用于反映阻尼在多种因素影响下变化的特征。通过所搭建的神经网络在线学习，实现参数的... （共5页）