浅谈机器人智能控制研究.答案
智能控制课后题答案智能计算与智能控制的关系
智能控制课后题答案智能计算与智能控制的关系
智能计算和智能控制是紧密相关的概念。
智能计算是指利用计算机技术和算法来模拟人类智能的过程。
使计算机具备某种程度的智能。
而智能控制是指利用智能计算方法来设计和实现自动控制系统，使其具备更高级的控制能力和适应性。
智能计算和智能控制的关系可以简要概括为：智能计算是实现智能控制的基础，而智能控制是智能计算的应用之一。
在智能控制中，智能计算方法可以用于模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等方面。
这些方法利用智能计算的技术和算法，通过学习、优化和适应性调整等方式，使控制系统能够更好地适应不确定性、非线性和复杂性等问题，提高控制系统的性能和鲁棒性。
在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题
不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
智能控制习题答案解析
第一章绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制？答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。
“智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。
“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。
2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。
各自的特点有：集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。
该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。
人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。
可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。
这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。
2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。
同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。
智能控制技术参考答案
智能控制技术参考答案智能控制技术参考答案智能控制技术是指通过计算机、传感器、执行器等设备，对目标系统进行感知、分析和决策，从而实现对系统的智能化控制。
随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域得到了广泛的应用，如工业自动化、智能家居、无人驾驶等。
智能控制技术的核心是人工智能算法。
人工智能算法是一种模拟人类智能行为的计算机算法，能够通过学习和优化来实现智能决策。
常见的人工智能算法有神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这些算法能够根据输入的数据和规则，自动调整参数和权重，从而实现对目标系统的智能控制。
在工业自动化领域，智能控制技术能够提高生产效率和产品质量。
例如，智能机器人可以代替人工完成繁重、危险的工作，如焊接、搬运等。
智能控制技术还可以实现生产线的自动调度和优化，提高生产线的运行效率。
此外，智能控制技术还可以实现对工业设备的远程监控和故障诊断，及时发现并修复设备故障，提高设备的可靠性和稳定性。
在智能家居领域，智能控制技术能够提高居住环境的舒适度和安全性。
通过智能传感器和执行器，智能控制系统能够实时感知和调节室内温度、湿度、光线等环境参数，使居住环境更加舒适。
智能控制系统还可以实现对家电设备的远程控制和管理，如远程开关灯、调节空调温度等。
此外，智能控制系统还可以实现对家庭安防系统的监控和报警，保护家庭成员的安全。
在无人驾驶领域，智能控制技术是实现无人驾驶的关键。
通过激光雷达、摄像头等传感器，智能控制系统能够实时感知道路、车辆和行人等信息，从而实现自动驾驶。
智能控制系统还可以根据交通规则和驾驶习惯，自动决策和调整行驶速度、转向角度等参数，保证行驶的安全和顺畅。
此外，智能控制系统还可以通过云端数据分析和学习，不断优化驾驶策略，提高驾驶的效率和安全性。
智能控制技术的发展还面临一些挑战。
首先，智能控制技术需要大量的数据进行训练和学习，而获取和处理大量的数据是一项复杂而耗时的任务。
其次，智能控制技术需要高性能的计算设备来支持算法的运行和优化，而高性能计算设备的成本和能耗较高。
机器人智能控制技术的研究
机器人智能控制技术的研究一、引言机器人智能控制技术是当今自动化技术领域中备受关注的研究方向之一。
随着计算机科学和工程技术的不断发展，机器人的使用范围越来越广泛，如在工业制造、医疗卫生、以及家庭服务等领域都发挥着重要的作用。
智能控制技术是机器人实现自主学习、判断和决策的核心，在机器人技术中发挥着重要的作用。
本文将介绍机器人智能控制技术的研究现状及发展趋势。
二、机器人智能控制技术的研究现状机器人智能控制技术的研究主要涉及以下方面：1. 感知技术机器人需要通过感知设备来获取外部环境信息，如距离、方向、速度、温度、光照等，以便更好地执行任务。
感知技术包括声音、视觉、触觉、味觉和嗅觉等多种形式。
视觉技术是目前机器人感知技术中应用最广泛的一种，能够实现对目标位置的识别、摄像等功能。
2. 语音识别技术语音识别技术是机器人智能控制技术的核心之一。
通过对人类语言的识别和理解，机器人可以与人进行实时交互，完成语音指令的识别和执行。
加之，语音识别技术在智能家居、智能手环、智能汽车等领域中得到广泛应用，并逐渐成为智能化控制研究的热点之一。
3. 运动控制技术运动控制技术是机器人智能控制技术的另一个重要方面。
通过运动控制技术，机器人能够快速、准确地完成空间中的动作操作。
运动控制技术应用最广的领域是工业制造，如自动化生产线等。
此外，运动控制技术在医疗卫生、教育及娱乐等领域中也得到广泛应用。
三、机器人智能控制技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器人智能控制技术的应用场景和应用领域也在不断地拓展。
以下是机器人智能控制技术的发展趋势。
1. 语音识别技术的发展语音识别技术是机器人智能控制技术的关键，目前已经广泛应用于智能家居、智能手环、智能汽车等领域。
未来，随着语音技术的不断进步和发展，机器人的交互方式将会更加智能化和自然化。
2. 视觉技术的发展由于视觉技术在机器人感知技术中应用广泛，未来视觉技术的发展将会对机器人智能控制技术的发展产生重要影响。
机器人智能控制技术研究
机器人智能控制技术研究第一章：引言随着科学技术的不断发展，机器人已经成为一个热门的研究方向。
机器人能够帮助人类完成更多的任务，同时也能够减轻人类的工作负担，提高人类的生产力。
在机器人智能控制技术方面，随着人工智能和控制技术的不断进步，机器人控制技术也从传统的计算机控制向人机交互控制和自主化控制方向不断发展。
本文将深入探讨机器人智能控制技术的现状、发展及未来展望。
第二章：机器人智能控制技术研究现状机器人智能控制技术是机器人技术中的一个重要分支。
随着人类对机器人的需求不断增加，机器人控制技术也得到了不断的改进。
例如，机器人视觉技术、机器人语音技术、机器人机器学习技术等等。
这些技术的发展，都为机器人智能控制技术的研究提供了不少支持。
机器人视觉技术是指机器人通过摄像头采集图像，通过计算机对图像进行分析和处理，帮助机器人感知环境。
根据机器人视觉技术的不断进步，机器人能够感知自身环境、识别目标、进行路径规划和动作控制等操作，从而完成更多任务。
机器人语音技术是指机器人使用语音人机交互，将语音技术应用到机器人中。
机器人语音技术不仅可以使机器人更好地理解人类的声音和话语，还可以通过人机交互控制机器人行动，从而提高机器人的自主性和灵活性。
机器学习技术是指机器人通过学习大量数据和经验，提高机器人自主化控制的能力。
机器人学习可以通过监督学习、非监督学习和强化学习等方式实现。
通过这些学习方法，机器人能够不断优化和改进自身的行为和决策。
第三章：机器人智能控制技术发展趋势随着机器人智能控制技术的不断发展，机器人越来越能够完成更多的任务。
未来，机器人智能控制技术将朝着以下方面的发展：1. 更完善的感知技术随着机器人视觉技术、语音技术和其他传感器技术的不断发展，机器人将更好地感知身边的事物和环境。
未来，机器人感知技术将更加智能化，能够更加准确地感知自身的环境及情况。
2. 更智能的决策能力机器人的决策能力越来越强。
未来，机器人将更加注重自主化控制技术，通过学习和计算机算法将会更加精准地决策。
智能控制技术课后答案全攻略
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3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？ 答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库） 、推理决策和精确 化计算。 1、模糊化过程 模糊化过程主要完成： 测量输入变量的值， 并将数字表示形式的输入量转化为通常用语 言值表示的某一限定码的序数。 2、知识库 知识库包括数据库和规则库。 1） 、数据库 数据库提供必要的定义， 包含了语言控制规则论域的离散化、 量化和正规化以及输入空 间的分区、隶属度函数的定义等。 2） 、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生 的控制规则的集合。它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建 立。 3、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。 （它 是模糊控制的核心） 。 4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程 称为精确化过程。 {模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： 1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块） ； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成） ； 3） 把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量 （精确化 接口） 。}
∑ v m (v )
k =1 m
∑ m (v )
k =1 v k
采用离散重心法：
v0 =
离散：
∑ v m (v )
k =1 m k v k
m
∑ m (v )
k =1 v k
0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) 0.3 + 0.8 + 1 + 0.5 + 0.1 0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) = 2.7 =-2.7407 =
智能控制课后答案
1、 神经元的种类有哪些？它们的函数关系如何？一、神经元模型神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。
它是模拟生物神经元的结构和功能、并从数学角度抽象出来的一个基本单元。
它是神经网络的最基本的组成部分。
神经元一般是多输入-单输出的非线性器件。
模型可以描述为i ij j i i jNet w x s θ=+-∑()i i u f Net =()()i i i y g u h Net ==假设()i i g u u =，即()i i y f Net =i u 为神经元的内部状态；i θ为阀值；i x 为输入信号，1,...,j n =；ij w 为表示从j u 单元到i u 单元的连接权系数；i s 为外部输入信号。
常用的神经元非线性特性有以下四种（1） 阀值型10()00i i i Net f Net Net ⎧>⎪=⎨≤⎪⎩（2） 分段线性型00max 0()i i i i i i il i ilNet Net f Net kNet Net Net Net f Net Net ⎧≤⎪=≤≤⎨⎪≥⎩（3） Sigmoid 函数型1()1i i Net T f Net e -=+（4） Tan 函数型()i i i i Net Net T T i Net Net T T ee f Net ee ---=+2、 为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强大的功能？神经系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，虽然每一个神经元的结构和功能十分简单，但由大量神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。
从神经元模型角度来看，有线性处理单元和非线性处理单元。
从网络结构方面来看，有：前向网络、反馈网络和自组织网络。
3、神经网络按连接方式分有哪几类，按功能分有哪几类、按学习方式分又有哪几类？ 神经网络按连接方式？神经网络按连接方式分神经网络是由通过神经元的互连而达到的。
根据神经元的连接方式的不同，神经网络可分为以下四种形式：（1） 前向网络 由输入层、隐含层和输出层组成。
机器人智能控制系统研究
机器人智能控制系统研究自从人类发明了机器人以来，机器人的应用领域不断扩大。
正是因为有着机器人的帮助，人们才能够完成一些需要高强度、高精度、高危险性工作。
然而，人们对机器人的“期望值”也越来越高，希望它们能够越来越智能化，更好的服务于人类。
一个机器人的智能程度取决于其控制系统的智能化程度。
控制系统是机器人进行运动和执行任务的核心，控制系统智能化则可以提高机器人的自主性、实时性和精准性。
为此，机器人智能控制系统的研究已成为机器人研究领域中一个热门的课题。
一、机器人智能控制系统的现状目前，机器人智能控制系统的研究已取得了很大的进展。
在传感器技术、人工智能、机器视觉等技术的不断发展下，机器人控制系统越来越智能化。
一方面，控制系统的硬件设备越来越先进化。
目前，大多数机器人控制系统都采用了集成电路（IC）、芯片组和微型计算机等先进器材，以实现更快速、更高效、更灵活的运作。
传感器也不断升级，如机器视觉传感器能够获取环境的视觉信息，捕捉运动过程的视觉信息，实现机器人的自主视觉识别，使机器人能够以“看”的方式感知周围环境。
另一方面，控制系统的软件系统技术快速发展。
人工智能算法、神经网络、模糊逻辑等算法逐渐应用在机器人的控制系统中。
这些算法使机器人能够获取、分析、智能处理环境信息，完成复杂的任务和高精度的操作。
二、机器人智能控制系统的研究方向1. 多模态传感器融合技术目前，机器人控制系统使用的传感器已经不止一种。
单一传感器已经不能满足机器人在复杂环境下的工作需求，因此多模态传感器融合技术成为当前控制系统研究的热点之一。
多模态传感器即使用多种传感器获得多种数据，通过处理和融合数据得到更加准确的环境信息。
这样，机器人就可以在复杂的场景中识别障碍物、判定目标、辨别面部特征等。
2. 强化学习算法强化学习算法是指机器人通过不断与环境交互，通过环境反馈对自己的行为进行调整，从而学习最优策略。
当前，强化学习算法在机器人控制系统中得到越来越广泛的应用，如基于强化学习的机器人动力学控制、基于强化学习的避障算法等。
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陕西科技大学2015 级研究生课程考试答题纸考试科目机械制造与装配自动化专业机械工程学号1505048考生姓名乔旭光考生类别专业学位硕士浅谈机器人智能控制研究摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络1 智能控制的主要方法随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1.1 模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。
在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。
1.2 专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。
主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。
专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。
1.3 神经网络控制神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
1.4 学习控制(1)遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。
快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。
遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。
遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间内进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围,从而提高搜索效率。
如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向。
(2)迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。
迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。
整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。
它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。
2 机器人智能控制技术的发展从机器人诞生到20 世纪80 年代初,机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程。
到了20 世纪90 年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展,机器人技术也得到了飞速发展。
智能机器人的研究是目前机器人研究中的热门课题。
作为一门新兴学科,它融合了神经生理学、心理学、运筹学、控制论和计算机技术等多学科思想和技术成果。
智能控制的研究主要体现在对基于知识系统、模糊逻辑和人工神经网络的研究。
智能机器人可以在非预先规定的环境中自行解决问题。
智能机器人的技术关键就是自适应和自学习的能力,而模糊控制和神经网络控制的应用显示出诸多优势,具有广阔的应用前景。
2.1 机器人控制技术的发展早期的机器人系统,由于需要完成的任务比较简单,而且对动态特性的要求不高,其系统可看成是机器人各关节控制器简单的组合。
随着机器人技术的发展,机器人控制器对各关节在整个过程中位置、速度及加速度都有一定的要求,因此可采用独立关节控制原则,在各关节构成PID 控制。
由于机器人操作臂是一个高度非线性的系统,工业用的低速操作臂应用常规的PID 反馈控制可以满足控制要求,但为实现高速运动,要求具有较好的控制品质, PID 反馈控制难以取得较好的控制效果。
在传统的控制方法中,它们依赖数学模型。
但是,由于操作臂的参数不能精确得到,模型参数与实际参数不匹配时,便会产生伺服误差。
当机器人工作环境及工作目标的性质和特征在工作过程中随时间发生变化时,控制系统的特性有未知和不定的特性。
这未知因素和不定性使控制系统性能降低。
因此,采用传统的控制方案已不能满足控制要求。
在研究被控对象的模型存在不确定性及未知环境交互作用较强情况下的控制时,智能控制方法得到了成功的应用。
近年来,随着人们对机器人高速高精度要求的不断提高,使得整个机器人系统对其控制部分的要求也越来越高,开发具有智能的机器人已经成为人们研究的热点。
2.2 机器人智能控制的现状近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。
在模糊控制方面,由J·J·Buckley 等人论证了模糊系统的逼近特性; E·H·Mamdan 首次将模糊理论运用于一台实际机器人,把模糊控制技术在机器人中的应用得以展现。
而且,模糊系统在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制、以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。
在机器人神经网络控制方面,CMCA (Cere-bella Model Cont roller Articulation) 是应用较早的一种控制方法,它的最大特点是实时性好,尤其适应于多自由度操作臂的控制,W·T·Miller 等还进行了实验研究,验证了该方法的有效性。
3 机器人智能控制方法3.1 机器人的模糊控制英国学者E·H·Mamdani 在1974 年首次成功地将模糊集理论运用于工业锅炉的过程控制之中,并于20 世纪80 年代初又将模糊控制引进到机器人的控制中. 被控对象是一个具有两个旋转关节的操作臂,每个关节由直流电动机驱动。
关节的实际转角通过测速发电机由A/ D 转换电路获得,其角速度通过SOC 的记忆存储器编程来实现。
其主要是对操作臂模糊控制系统,分别进行阶跃响应测试和跟踪控制试验. 控制结果证明了模糊控制方案具有可行性和优越性。
由Lin C M 等人提出了在模糊控制器结构的基础上,引入PI 调节机制达到对阶跃输入的快速响应和达到消除隐态误差的效果. 通过相平面上对两种不同区域的启发性分类,可得到一组简单的模糊规则,从而简化了模糊规则库和算法,使最终的控制器易于实现. 该控制方案通过仿真实验得到验证。
由邓辉等人提出了一种基于模糊聚类和滑模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学方程未知的机械手轨迹控制。
采用 c 均值聚类算法构造两关节机械手模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型。
在提出的模糊逆模型控制结构中,离散时间滑模控制和时延控制用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统全局稳定性,并改善其动态和稳态性能。
系统稳定性和轨迹误差的收敛性,通过稳定性定理得到证明。
3.2 机器人的神经网络控制神经网络的研究20 世纪60 年代,并在20 世纪80 年代得到了快速的发展。
近几年来,神经网络研究的目标是复杂的非线性系统的识别和控制等方面,神经网络在控制应用上具有以下特点:能够充分逼近任意复杂的非线性系统；能够学习与适应不确定系统的动态特性；有很强的鲁棒性和容错性等。
因此,神经网络对机器人控制具有很大的吸引力。
在机器人的神经网络动力学控制方法中,典型的是计算力矩控制和分解运动加速度控制,前者在关节空间闭环,后者在直角坐标空间闭环。
在基于模型计算力矩控制结构中,关键是逆运动学计算,为实现实时计算和避免参数不确定性,可通过神经网络来实现输入输出的非线性关系。
对多自由度的机器人手臂,输入参数多,学习时间长,为了减少训练数据样本的个数,可将整个系统分解为多个子系统,分别对每个子系统进行学习,这样就会减少网络的训练时间,可实现实时控制。
由Albus 提出了一种基于人脑记忆和神经肌肉控制模型的控制机器人关节控制方法,即CM-CA 法。
该方法以数学模块为基础,采用查表方式产生一个以离散状态输入为响应的输出矢量。
在控制中,状态矢量输入来自机器人关节的位置与速度反馈,输出矢量为机器人驱动信号。
也可以利用CMCA 模拟机器人动力学方程,计算实现期望运动所需力矩作为前反馈控制力矩,采用自适应反馈控制消除输入扰动及参数变化引起的误差。
经过仿真实验证明,经过 4 个控制周期后,控制过程的误差趋近于零。
F.L. Lewis 基于无源理论,提出了一类网络利用功能连接神经网络逼近机器人动力学模型,连接权在线调整方法,可保证神经网络自适应控制算法闭环稳定。
3．3 机器人智能控制技术的融合(1) 模糊控制和变结构控制的融合在模糊变结构控制器(FVSC) 中,许多学者把变结构框架中的每个参数或是细节采用模糊系统来逼近或推理,仿真实验证明该方法比PID 控制或滑模控制更有效。
在设计常规变结构控制律时,若函数系数取得很大,系统就会产生很多的抖振,如果用引入边界层方法消除抖振,就会产生很大的误差；若该系数取较小值,鲁棒性就会变差。
因此,金耀初等人提出了通过引入模糊系统来动态预测和估计系统中不确定量的方法。
模糊系统中的输入分为两种:一种为系统的综合偏差模糊值;另一种为偏差增量模糊值。
它的输出是对上述函数中的系数进行模糊估值。
仿真结果表明抖振现象得到了抑制。
还有人在初始建模阶段采取模糊系统辨识,其后在变结构控制中对动力学模型进行自适应学习。
在这种控制方案中,模糊控制和变结构控制之间的界限很清晰,从仿真结果看,控制性能也较好。
(2) 神经网络和变结构控制的融合神经网络和变结构控制的融合一般称为NNVSC。
实现融合的途径一般是利用神经网络来近似模拟非线性系统的滑动运动,采用变结构的思想对神经网络的控制律进行增强鲁棒性的设计,这样就可避开学习达到一定的精度后神经网络收敛速度变慢的不利影响。
经过仿真实验证明该方法有很好的控制效果。
但是由于变结构控制的存在,系统会出现力矩抖振。
牛玉刚等人将变结构控制和神经网络的非线性映射能力相结合,提出了一种基于神经网络的机械手自适应滑模控制器. 如果考虑利用滑模控制技术,需要知道系统的不确定性的上界,但在实际应用中,许多系统的不确定界却难以得到。