基于改进RBF神经网络的机械臂运动轨迹跟踪控制方法  

作　　者：赵岳峰 高英博 

机构地区：[1]北京中康增材科技有限公司研发中心,北京100300 [2]北京京东方显示技术有限公司电路开发部,北京100023

出　　处：《信息记录材料》2024年第2期103-105,共3页Information Recording Materials

摘　　要：机械臂运动轨迹跟踪控制在工业自动化领域具有重要应用价值。为了提高机械臂运动轨迹跟踪的精度和稳定性,提出了一种基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的控制方法。在改进的RBF神经网络中,引入了自适应学习率和动态节点数量调整机制,以增强网络的适应能力和泛化能力。此外,针对机械臂运动控制中的非线性特性,提出了基于误差反向传播算法的网络训练方法,以优化网络权重。最后结合实际应用案例对相关方法进行解析。

关 键 词：机械臂 运动轨迹跟踪 改进RBF神经网络 自适应学习率 节点数量调整 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]