RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)牟⒙?lián)機(jī)器人控制研究RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)牟⒙?lián)機(jī)器人控制研究摘要：并聯(lián)機(jī)器人具有高自由度、高精度和高剛度等優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)生產(chǎn)和科研領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。然而，并聯(lián)機(jī)器人的控制問題依然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文針對(duì)并聯(lián)機(jī)器人的控制問題，提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)目刂品椒?。通過捕捉并聯(lián)機(jī)器人非線性動(dòng)力學(xué)特性分析其影響因素，設(shè)計(jì)合適的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)動(dòng)力學(xué)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，從而提高機(jī)器人的控制精度。1.引言并聯(lián)機(jī)器人由于其高剛度、高自由度和高精度的特點(diǎn)，在工業(yè)生產(chǎn)和科研領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，并聯(lián)機(jī)器人的非線性動(dòng)力學(xué)特性對(duì)其控制提出了很大的挑戰(zhàn)。目前，研究人員主要通過建立精確的動(dòng)力學(xué)模型或采用模糊控制和PID控制等經(jīng)典控制方法來解決這一問題。然而，這些方法往往依賴于對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的嚴(yán)格建模，且具有較高的計(jì)算復(fù)雜度。因此，需要提出一種新的控制方法來應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。2.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種以徑向基函數(shù)為激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其具有擬合能力強(qiáng)、計(jì)算簡(jiǎn)單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)。本文通過分析并聯(lián)機(jī)器人的非線性動(dòng)力學(xué)特性，建立了適于該問題的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，將機(jī)器人的輸入和輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，然后通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)誤差的補(bǔ)償。3.并聯(lián)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)誤差分析并聯(lián)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)誤差主要來自于非線性動(dòng)力學(xué)特性引起的外部擾動(dòng)和內(nèi)部參數(shù)不確定性。為了制定補(bǔ)償策略，本文對(duì)并聯(lián)機(jī)器人的非線性動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了詳細(xì)的分析。通過動(dòng)態(tài)分析和質(zhì)量矩陣計(jì)算，確定了動(dòng)力學(xué)誤差的主要來源，并據(jù)此設(shè)計(jì)了相應(yīng)的補(bǔ)償方法。4.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償控制方法本文提出的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)機(jī)器人控制方法主要包括兩個(gè)步驟：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和控制執(zhí)行。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段，首先收集并處理一定數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后利用這些數(shù)據(jù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到一個(gè)較好的網(wǎng)絡(luò)模型。在控制執(zhí)行階段，根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前的狀態(tài)和環(huán)境反饋，通過已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)動(dòng)力學(xué)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，并生成合適的控制指令。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論為了驗(yàn)證本文提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償控制方法的有效性，設(shè)計(jì)了一系列仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的PID控制方法，本文方法能夠更好地補(bǔ)償動(dòng)力學(xué)誤差，提高機(jī)器人的控制精度。同時(shí)，通過調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)和訓(xùn)練集的規(guī)模，可以進(jìn)一步優(yōu)化補(bǔ)償效果。6.結(jié)論本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)牟⒙?lián)機(jī)器人控制方法。通過對(duì)并聯(lián)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)誤差的分析和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)力學(xué)誤差的有效補(bǔ)償，提高了機(jī)器人的控制精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高控制效果，并將該方法應(yīng)用于實(shí)際的并聯(lián)機(jī)器人控制系統(tǒng)中。參考文獻(xiàn)：[1]Xia,Y.,&Zhao,S.(2017).Compensationcontrolschemeforroboticsystemswithactuatordynamicsusingproportionalandintegralslidingmodecontrol.InternationalJournalofControl,AutomationandSystems,15(6),2760-2770.[2]Wang,K.,Yoon,S.H.,&Kim,J.H.(2019).Robustadaptivecontrollerdesignforteleoperationofrobotmanipulatorconsideringnonlineardynamicsandunknownenvironmentstiffness.JournalofIntelligent&RoboticSystems,94(1),1-15.[3]Liu,D.,Guo,W.,Yang,L.,&Mo,B.(2018).Fasttrackingcontrolforelectro-hydraulicactuatorsyste