采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制

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	采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制
	董中华; 陈鹏飞; 李亚龙
刊名	机械制造与自动化
	2022-02-20
卷号	51 期号:01 页码:181-183+233
关键词	机械臂 RBF神经网络粒子群算法 MATLAB仿真
DOI	10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2022.01.046
英文摘要	针对采摘机械臂系统的不确定性为控制带来的问题,设计一种PSO-RBF神经网络自适应控制方法。该方法使用径向基函数神经网络来逼近并补偿系统模型误差,用粒子群优化算法来优化RBF的权值参数,确保PSO-RBF控制性能更好。MATLAB仿真结果表明:与RBF神经网络控制相比,PSO-RBF神经网络控制精度和性能更好。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/155767]
专题	兰州理工大学
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	董中华,陈鹏飞,李亚龙. 采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制[J]. 机械制造与自动化,2022,51(01):181-183+233.
APA	董中华,陈鹏飞,&李亚龙.(2022).采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制.机械制造与自动化,51(01),181-183+233.
MLA	董中华,et al."采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制".机械制造与自动化 51.01(2022):181-183+233.