基于PSO的机械手神经网络逆模控制  

Neural Network Inverse Model Control for Robot Arm Based on Particle Swarm Optimization

作　　者：覃建波[1] 韦丽兰[1] 

机构地区：[1]钦州学院物理与材料科学学院,广西钦州535000

出　　处：《计算机工程》2011年第S1期214-216,219,共4页Computer Engineering

基　　金：钦州学院校级科研基金资助项目(2010XJKY-03A;2011XJKY-12B)

摘　　要：针对机械手动力学模型的非线性和参数的不确定性,提出一种神经网络逆模控制策略。通过采用改进的粒子群算法训练神经网络,建立机械手的逆动力学模型,实现对机械手轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该方法能克服传统BP算法在神经网络训练中存在的收敛速度慢且容易陷入局部极小的缺点,具有较好的机械手轨迹跟踪控制效果。针对机械手动力学模型的非线性和参数的不确定性,提出一种神经网络逆模控制策略。通过采用改进的粒子群算法训练神经网络,建立机械手的逆动力学模型,实现对机械手轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该方法能克服传统BP算法在神经网络训练中存在的收敛速度慢且容易陷入局部极小的缺点,具有较好的机械手轨迹跟踪控制效果。

关 键 词：粒子群优化算法 神经网络 逆模控制 机械手 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]