刘根水
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：安徽工业大学电气信息学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制被引量：1
- 2008年
- 机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。
- 刘根水张绍德李娟
- 关键词：RBF神经网络神经网络逆控制机械手最近邻聚类算法解耦
- 基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略被引量：3
- 2008年
- 针对机械手系统具有非线性时变、多变量、强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略。首先证明了系统的可逆性,进一步通过神经网络在线逆辨识建立机械手的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与机械手系统串联,构成伪线性复合系统,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出机械手系统解耦成单个独立的伪线性对象。最后以两关节机械手为仿真对象进行了仿真,仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。
- 刘根水张绍德李娟
- 关键词：逆系统机械手最近邻聚类算法解耦
- 一种通用的RBF网络非线性动态系统逆控制
- 2009年
- 针对任意复杂非线性系统,提出一种通用的RBF网络动态系统逆控制方案,并提出了一种通过对聚类半径进行"粗调"和"细调"的最近邻聚类学习算法,利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络动态逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制策略。仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好。
- 李娟张绍德刘根水
- 关键词：RBF神经网络非线性非最小相位系统最近邻聚类算法
