基于神经网络的运动控制系统算法研究

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基于深度学习的机器人运动控制技术研究

基于深度学习的机器人运动控制技术研究在当今科技飞速发展的时代，机器人技术正逐渐成为推动各行业变革的关键力量。

其中，机器人的运动控制技术是实现其高效、精准和智能化操作的核心所在。

基于深度学习的方法为机器人运动控制带来了新的思路和突破，使机器人能够更好地适应复杂多变的环境和任务需求。

深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像识别、语音处理等领域取得了显著的成果。

将其应用于机器人运动控制，可以让机器人从大量的数据中学习到运动的模式和规律，从而实现更加智能和灵活的控制。

传统的机器人运动控制方法通常基于经典的控制理论，如 PID 控制等。

这些方法在简单、确定性的环境中能够有效地工作，但在面对复杂、不确定性高的场景时，往往表现出局限性。

例如，当机器人需要在不规则的地形上行走、操作形状各异的物体或者与动态的障碍物进行交互时，传统方法难以准确地预测和适应变化，导致控制效果不佳。

深度学习则为解决这些问题提供了可能。

通过构建深度神经网络，机器人可以自动地从传感器采集到的数据中提取特征，并学习到不同情境下的最优运动策略。

例如，使用卷积神经网络（CNN）对视觉图像进行处理，机器人能够识别周围环境中的物体和地形，从而规划出合适的运动路径；而循环神经网络（RNN）则可以处理时间序列数据，使机器人能够根据历史运动状态预测未来的动作。

在基于深度学习的机器人运动控制中，数据的收集和标注是至关重要的一步。

为了让机器人学习到有效的运动模式，需要收集大量的、涵盖各种情况的运动数据，并对这些数据进行准确的标注。

例如，如果要训练机器人进行抓取操作，就需要收集不同物体的形状、大小、重量等信息，以及机器人在抓取这些物体时的关节角度、速度和力等数据，并标注出成功抓取和失败抓取的案例。

然而，数据收集和标注工作往往是繁琐和耗时的。

为了减轻这一负担，一些研究人员采用了模拟环境来生成数据。

通过在虚拟的环境中模拟机器人的运动和与环境的交互，可以快速地生成大量的数据。

神经网络在机器人运动控制中的应用研究

神经网络在机器人运动控制中的应用研究引言近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其中的重要方法之一，在机器人运动控制方面展现出了巨大的潜力。

本文将探讨神经网络在机器人运动控制中的应用研究，并深入分析其原理和优势。

一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过模拟大脑的工作原理来实现机器学习和智能决策。

它由神经元和神经元之间的连接权重组成。

当输入数据通过神经元网络传递时，每个神经元会对输入数据进行加权处理，并通过非线性激活函数产生输出。

二、机器人运动控制的需求机器人运动控制是指控制机器人完成特定运动任务的过程。

在实际应用中，机器人需要根据环境变化和任务要求进行灵活的运动控制，例如避障、抓取等。

然而，传统的控制方法通常需要手动设计运动规划算法，难以应对复杂且变化的环境。

因此，寻找一种自适应且高效的运动控制方法成为了一个迫切的需求。

三、基于神经网络的机器人运动控制方法基于神经网络的机器人运动控制方法通过训练网络自动学习运动控制策略，从而使机器人能够适应各种环境并完成任务。

1. 监督学习方法监督学习方法是训练神经网络最常用的方法之一。

在机器人运动控制中，可以使用监督学习方法通过大量的样本数据训练网络。

例如，可以通过将机器人在真实环境或仿真环境中的运动轨迹作为输入，将相应的控制指令作为输出，来训练一个神经网络模型。

通过这种方式，神经网络可以学习到合适的运动策略。

2. 强化学习方法强化学习方法是另一种常用的机器人运动控制方法。

在强化学习中，机器人通过与环境互动，根据获得的奖励来调整自身的行为。

神经网络可以作为强化学习的价值函数或策略函数的近似器，从而实现机器人的运动控制。

例如，可以使用深度强化学习方法，在机器人实际操作中实时学习并优化运动策略。

四、神经网络在机器人运动控制中的优势相比传统的运动控制方法，基于神经网络的机器人运动控制具有以下优势：1. 适应性强：神经网络可以通过训练自动学习和适应各种环境和任务要求，无需手动设计复杂的控制算法。

基于神经网络的机器人运动控制技术研究

基于神经网络的机器人运动控制技术研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的机器人运动控制技术也逐渐成为研究的热点之一。

本文将围绕这一领域展开深入的研究，从神经网络的基本原理和机器人运动控制的核心技术入手，分析神经网络在机器人运动控制中的应用和优化方法，为相关领域的研究提供参考。

二、神经网络基本原理神经网络是一种模拟人类大脑神经元之间信息传递的系统，由于其具有自学习、自适应和非线性映射等特点，在机器学习和人工智能领域中得到广泛应用。

神经网络的核心组成部分为神经元，神经元之间的连接关系和权值则是神经网络模型的学习和决策依据。

三、机器人运动控制技术机器人运动控制技术是指通过对机器人动力学和控制系统的建模与仿真，控制机器人在特定环境下完成预定的运动任务。

机器人运动控制技术可分为两大类，一类是基于机器人动力学模型的控制方法，另一类则是基于机器人传感器和环境信息的控制方法。

四、神经网络在机器人运动控制中的应用神经网络为机器人运动控制提供了一种新的方法，通过对机器人运动状态和环境的实时感知和识别，神经网络能够自适应调节机器人的动作和姿态，从而更加精准地完成任务。

例如，在机器人行走控制中，神经网络可以对机器人的步态和姿态进行实时的感知和调整，提高机器人的稳定性和行走效率。

五、优化神经网络在机器人运动控制中的应用虽然神经网络在机器人运动控制中具有广泛的应用前景，但是神经网络的复杂性和不确定性也给其应用带来了一定的挑战。

因此，如何优化神经网络在机器人运动控制中的建模和学习成为当前研究的重点之一。

研究表明，通过对神经网络的拓扑结构、学习算法和参数优化等方面进行优化，可以有效提高神经网络在机器人运动控制中的准确性和时间效率。

六、结论机器人运动控制是机器人技术领域中的一个重要方向，而神经网络作为一种新型的控制方法则为其提供了广阔的应用前景。

在未来的发展中，应该进一步深入研究神经网络与机器人运动控制的关系，加强神经网络的建模和学习算法的优化，推动其在机器人运动控制中的进一步应用和发展。

运动控制的算法与控制系统研究

运动控制的算法与控制系统研究随着人们对智能化与自动化需求的提升，运动控制越来越受到关注。

作为现代制造业的基础，控制系统具有重要的作用。

对于运动控制的算法优化以及控制系统的发展研究是不可或缺的。

在本文中，我们将探讨运动控制的算法和控制系统的研究现状，并预测未来的发展方向。

一、运动控制的算法研究运动控制的算法是控制系统的核心，其优化改进可以提高运动控制的速度、精度和稳定性。

目前，常见的运动控制算法主要包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制。

我们将对这些算法进行简述。

1.1 PID控制PID控制是一种广泛应用于运动控制领域的算法，它通过调节比例、积分和微分三个控制参数来控制运动的行为。

PID控制器的输出与目标值之间的误差被用来调整控制参数，并实现运动控制。

该控制算法具有简单易操作、较高的控制稳定性和实用性等优点，但是在一些复杂情况下PID控制还需要进一步的改进。

1.2 模糊控制模糊控制适用于那些难以用数学模型描述的复杂系统，如热力学系统和运动控制系统。

模糊控制算法基于“模糊逻辑”，通过对变量的模糊定义和基于经验的规则库加以操作，使得控制器能够处理多个输入和输出的模糊集，从而实现控制的目标。

模糊控制具有较好的可扩展性和灵活性，但是由于模糊控制器需要基于经验、不够精确，故控制效果可能有待改进。

1.3 自适应控制自适应控制是根据系统的动态响应特性，自动地调整控制参数以适应不同的系统环境。

自适应控制算法通常基于系统动态模型，根据系统响应实时调整控制参数，以达到更好的控制效果。

自适应控制算法具有较强的鲁棒性和适应性，但是由于系统动态模型的复杂度，自适应控制也面临一定的挑战。

1.4 神经网络控制神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，通过神经网络对系统动态行为进行建模，并结合运动控制目标，实现运动控制的目的。

神经网络控制具有强大的逼近能力和非线性拟合能力，可以适应各种复杂的运动控制场景。

然而，其实现需要较大计算量，并且在对神经网络进行训练时，需要大量数据和高精度的模型，所以要提前准备充足的数据集和通用模型。

神经网络在运动控制中的应用研究

神经网络在运动控制中的应用研究神经网络是一种模仿人类大脑神经网络结构和功能而构建的计算模型。

它能够通过学习和训练，对输入数据进行分类、识别或预测等任务。

由于其具有良好的非线性逼近能力和优秀的自适应性能，在运动控制领域中得到了广泛应用。

一、神经网络在运动控制中的基本原理神经网络在运动控制中的基本原理是通过对输入数据的学习和训练，对运动控制系统进行优化和改进。

其基本原理如下：1. 输入数据的采集：运动控制系统通过各种传感器获取输入数据，例如重心位置、速度、角度等。

这些数据将成为神经网络的输入单元。

2. 神经元：神经网络由许多处理单元（神经元）组成，它们模拟人类神经系统中的神经元。

每个神经元接收来自多个输入单元的信号，并做出相应的计算。

3. 权值：神经元之间的连接强度（权值）用于控制信息在神经网络中的流动。

训练过程中，系统根据预定的误差函数来不断调整权值，从而提高神经网络的性能。

4. 激活函数：神经网络会对输入进行非线性变换，以提取并组合新的特征。

这一步操作由激活函数完成，常见的激活函数有sigmoid、ReLU等。

5. 输出数据：神经网络的输出可以是控制信号，例如电机转速、舵角等。

二、神经网络在航空器控制中的应用航空器飞行控制需要高精度和高鲁棒性。

传统的PID控制器无法满足这一需求。

而神经网络具有非线性逼近优良和自适应性优良等特点，被广泛应用于航空器飞行控制中。

以滑翔机为例，利用神经网络进行滑行控制，可以达到更好的控制效果。

神经网络可以根据当前速度和航向，自适应地调整前轮的方向和转速，从而保证滑翔机的平稳滑行。

三、神经网络在机器人控制中的应用机器人是一种重要的运动控制应用场景，其需要对外部环境进行感知，并做出相应决策。

传统的控制方法难以应对复杂环境，而神经网络具有优秀的学习和自适应性能，可以有效提高机器人控制的精度和鲁棒性。

以巡逻机器人为例，神经网络可以根据前方障碍物的大小、车辆位置和最大速度等条件，自适应地调整机器人的转向和速度，实现路径规划和避障控制。

运动控制专题实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，运动控制技术已成为现代工业、军事、医疗等领域的关键技术之一。

运动控制系统通过对运动物体的位置、速度、加速度等参数进行精确控制，实现各种复杂运动任务。

本实验旨在通过对运动控制系统的设计与实现，掌握运动控制的基本原理和方法。

二、实验目的1. 理解运动控制系统的基本原理和组成；2. 掌握运动控制系统的设计方法；3. 学习运动控制系统的实现技术；4. 培养实际操作能力和创新能力。

三、实验内容本实验主要分为以下几个部分：1. 运动控制系统概述：介绍运动控制系统的基本概念、组成、分类和特点。

2. 运动控制器：学习运动控制器的种类、原理、功能和性能指标。

3. 运动控制算法：研究常用的运动控制算法，如PID控制、模糊控制、自适应控制等。

4. 运动控制系统设计：根据实际需求，设计运动控制系统，包括系统结构、参数选择和算法实现。

5. 运动控制系统实现：利用运动控制器和实验平台，实现运动控制系统，并进行实验验证。

四、实验步骤1. 运动控制系统概述：- 学习运动控制系统的基本概念和组成；- 了解运动控制系统的分类和特点；- 分析运动控制系统的应用领域。

2. 运动控制器：- 学习运动控制器的种类、原理和功能；- 分析运动控制器的性能指标和选择方法；- 熟悉常见运动控制器的操作方法和编程接口。

3. 运动控制算法：- 学习PID控制、模糊控制、自适应控制等运动控制算法；- 分析各种算法的优缺点和适用范围；- 熟悉各种算法的编程实现。

4. 运动控制系统设计：- 根据实际需求，确定运动控制系统的性能指标；- 设计运动控制系统的结构，包括控制器、执行器、传感器等；- 选择合适的运动控制算法，并进行参数优化。

5. 运动控制系统实现：- 利用运动控制器和实验平台，搭建运动控制系统；- 编写运动控制程序，实现运动控制算法；- 进行实验验证，分析实验结果，调整系统参数。

五、实验结果与分析1. 实验结果：- 实验过程中，成功搭建了运动控制系统，实现了预定的运动控制任务； - 通过实验验证，运动控制系统具有良好的稳定性和准确性。

基于神经网络的机械臂运动控制研究

基于神经网络的机械臂运动控制研究人工智能技术日新月异，神经网络作为其中的一个重要常见技术之一，在机械臂运动控制领域也得到了广泛的应用。

神经网络在机械臂运动控制中的应用主要体现在：姿态控制、路径规划和力控制等方面。

我们今天就来详细的探讨一下这个话题。

一、姿态控制姿态控制的主要目的是控制机械臂的位置和姿态，即控制其在三维空间中的坐标和角度。

在这个过程中，神经网络可以通过学习和反馈来调整机械臂的位置和姿态。

在这一过程中，神经网络的主要功能在于数据的训练和预测。

首先，神经网络通过一定的训练数据进行学习，我们可以把机械臂的位置信息表示为输入，把姿态控制的指令表示为输出，通过不断地调整神经元的连接权值和阈值，让机械臂最终收敛到期望的位置和姿态。

二、路径规划路径规划是机械臂控制过程中必要的一步。

根据不同的控制目标和实际环境，我们需要设计出合适的路径来确保机械臂的运动安全和高效。

神经网络在路径规划中的作用也是不可忽视的。

在路径规划中，神经网络主要通过学习和预测来进行机械臂路径的确定和优化。

三、力控制力控制是机械臂控制中非常重要的一个环节。

通过力控制，我们能够让机械臂对物体施加不同的力，甚至可以控制机械臂的力保持恒定。

在这一过程中，神经网络可以通过监测机械臂的反馈信号，调整力控制的参数，让机械臂保持稳定和高效的力控制。

四、使用注意事项在使用神经网络对机械臂进行控制时，我们还需要注意几个方面的问题。

首先，我们需要在机械臂的工作条件下选取合适的神经网络，进行训练和测试，并进行适当的调整和优化。

其次，机械臂的控制需要与实物的物理特性紧密相连，确保神经网络能够快速、准确地应对各种不同的情况和情况。

总结总之，神经网络在机械臂控制中的应用是非常重要的，并且具有广泛的前景。

只有我们有足够的学习和实践，才能更好地应用神经网络技术控制机械臂的运动。

未来，基于神经网络的机械臂运动控制研究会继续深入，为产业和社会带来更多的技术进步和发展机遇。

基于神经网络的四足机器人SLIP模型运动控制

第 35 卷第 5 期 2021 年 9 月
湖南工业大学学报 Journal of Hunan University of Technology
doi:10.3969/j.issn.1673-9833.2021.05.004
Vol.35 No.5 Sep. 2021
基于神经网络的四足机器人 SLIP 模型运动控制
R. Blickhan[10] 于 1989 年首先提出了一种弹簧负载倒立摆（spring-loaded inverted pendulum，SLIP）模型，用于简化四足机器人系统，描述四足机器人的运动过程。通过合理设置 SLIP 模型的物理参数和初始条件，此模型就能够用来模拟四足机器人的运动过
Motion Control of Quadruped Robot SLIP Model Based on the Neural Network
WU Chencheng，LI Guang，XIE Chuzheng，YU Quanwei，ZHANG Xiaofeng （College of Mechanical Engineering，Hunan University of Technology，Zhuzhou Hunan 412007，China）
本文以宇树科技研发的 Unitree A1 四足机器人为研究对象，采用弹簧负载倒立摆模型对四足机器人结构进行简化处理，将模型的运动过程分为着陆相与腾空相，并建立了相应的动力学方程。在仿真平台进行动力学仿真时考虑了模型与地面接触时产生的碰撞与阻尼，并利用动力学仿真得到的样本数据训练了一个神经网络。经实验验证，基于神经网络的方法可以较精确地实现对 SLIP 模型运动的控制。
Abstract：The quadruped robot, which is designed according to the morphology of quadruped mammal, can adapt to the complex terrain with its superior movement property. In view of the importance of motion control required for the quadruped robot, a research has been made of the jump control issue in the movement process of quadruped robots. Firstly, a spring-loaded inverted pendulum model (SLIP) is used to simplify the structure of the quadruped robot, thus establishing the dynamics equation of the simpliﬁed model, followed by an analysis of the motion process of the model and the conversion conditions between landing and airborne phases. Secondly, the SLIP dynamics model is to be established in the simulation platform, and the simulation sample data is to be obtained through the dynamics simulation, with a neural network trained by using the sample data, in which the energy consumed by collision and damping in the contact process between the quadruped robot and the ground is to be taken into account. Finally, given the initial height and horizontal velocity of the model, the appropriate landing angle is calculated through the neural network, thus obtaining the expected ﬁnal horizontal velocity and the bounce height as well. The experimental results

基于神经网络的运动控制系统设计与实现

基于神经网络的运动控制系统设计与实现近年来，随着计算机技术的不断发展和普及，神经网络技术逐渐走进了人们的视野。

在工业自动化领域中，神经网络被广泛应用于运动控制系统的设计与实现中，以提高工业生产效率和产品质量。

一、神经网络概述神经网络是模拟人类神经系统结构和行为的信息处理系统。

它由许多单元相互连接而成，可以进行大规模的并行计算。

神经网络被广泛用于模式识别、数据分类、预测分析等方面。

神经网络的应用十分广泛，如金融、医疗、能源等各个领域。

二、运动控制系统的概念运动控制系统是工业自动化中的重要组成部分，它的主要功能是对机械运动进行控制、监视和保护。

它广泛应用于机器人、数控机床、飞行器等领域，具有广阔的发展空间和市场需求。

三、运动控制系统的设计在神经网络技术的帮助下，运动控制系统的设计过程可以更加简单和高效。

通常设计流程包括需求分析、系统规划、硬件选型、软件开发、系统测试等环节。

应根据具体需求和实际情况选择合适的硬件和软件，结合自动化技术和神经网络技术实现运动控制系统的高性能和稳定性。

四、神经网络在运动控制系统中的应用神经网络在运动控制系统中的应用主要体现在以下几个方面：1、神经网络在运动控制系统中的控制策略方面。

神经网络可以对运动目标进行预测和估计，进而实现系统的速度、位置和轨迹控制。

2、神经网络在运动控制系统中的感知和识别方面。

神经网络可以对运动状态、力矩和负载信息进行感知和识别，在实现自适应控制的过程中起到重要的作用。

3、神经网络在运动控制系统中的故障诊断和处理方面。

神经网络可以对系统计算机软件和硬件进行实时监控和检测，对系统的故障状态进行诊断和处理。

五、结语神经网络技术的应用为运动控制系统的设计和实现带来了许多新的思路和方法。

随着科技的不断发展，运动控制系统将迎来更加广阔的发展前景和应用场景。

运动控制算法研究

运动控制算法研究随着科技的快速发展和人们对生活水平的日益追求，机械工业成为不可或缺的一部分。

对于机械工业来说，控制算法是其最为重要的组成部分之一。

运动控制算法是其中一个方面，它使用计算机算法来控制机械系统的运动和位置。

本文将从运动控制算法的概述、分类、研究现状和发展趋势进行分析。

概述运动控制算法的目的是控制机器人的位置、速度和加速度等物理量。

运动控制算法的实现通常依赖于运动控制器、定时器、编码器等硬件设备。

经典的运动控制算法有传统控制算法和模糊控制算法。

传统控制算法包括比例积分微分控制、自适应控制等，而模糊控制算法是一种新兴的非线性控制方法。

除此之外，还有神经网络控制算法、遗传算法控制等，这些算法应用于运动控制中在一定程度上提高了运动精度和稳定性。

分类运动控制算法可分为闭环控制算法和开环控制算法两种，其中闭环控制算法是增加反馈控制的一种控制方法，通过对运动位置、速度和加速度等物理量的采样扫描，然后传递给控制器进行比较，从而实现控制目标的响应。

开环控制算法是无反馈控制，将设定值直接输入到控制器进行控制。

闭环控制可以提高控制精度和系统稳定性，而开环控制复杂度较低、成本较低。

研究现状在运动控制算法的研究中，PID控制算法是最常用的闭环控制算法之一。

通过对于运动物理量的实时反馈和比较，PID可以自动计算出需要的控制信号，从而控制机械设备的运动。

然而在实际应用环境下，PID控制算法的性能并不能满足复杂的运动控制过程，如过渡过程、运动状态的切换等。

由此，出现了很多新的运动控制算法，如模糊控制、神经网络控制等。

比如模糊控制算法可以处理控制系统的不明确问题，并保证控制器的鲁棒性和性能稳定性；神经网络控制算法则通过适当的神经网络模型配置，可以有效地控制较复杂的机械系统。

发展趋势未来的运动控制算法发展趋势主要是从精度、速度、稳定性和可编程性等四个方面入手。

截至2021年，人工智能领域的深度学习控制和强化学习控制正在逐渐应用于运动控制算法中来，具有很大的发展潜力。

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Ｋｅｗｏｄ：ａａｔｅｎｕａｅｗｏｋｉｔｒａｏｔ１ｍｏｉｎｃｎｒｌｒａ — ｉｉｌｔｎｙｒｓｄｐｉｅｒｌｔｒｎｅｎｌｃｎｒ．ｔｏｔｏ，ｅｌｔｖｎｏｏｍｅｓｍｕａｉｏ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文章编号１０ — ３１（０６０ — ２５０文献标识码Ａ０２８３－２０）３００ — ４中图分类号ｒ２３Ｐ７
ＳｕｙｏｇｒｔｍｏｏｉｎＣｏｔｏｙｔｍｔｄｎＡｌｏｉｈｆｒＭｔｎｒｌＳｓｅｏ
ＡＮＮＣ，ｈｔｅｓＡＮＮＩｈａｉｔｅｏｈｒｉ．ｔｅｓｍｅｔＡｔｍｅ，ｏｏｅｉｎｗｌｔｐｌｇｃｌｓｒｃｕｅａｄｈｗｔｈｉｅｆｃｉｅｔａｎｄｈｗｔｄｓｇｅｌｏｏｏｉａｔｔｒｎｏｏｃｏｃｅｆｔｒｉｅｕｅｖａｇｒｔｍｒｉｃｓｅｎｏａｉｇｕｏｃｕｉｎｒｃｕｒｄＴｅｒａ－ｉｉｌｔｎｒｓｌｈｗｈｃｎｒｌｌｏｈａｅｄｓｕｓｄａｄｓｍｅｍｅｎｎｆｌｃｎｌｓｏｓａｅａｑｉｅ．ｈｅｌｔｉｍｅｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｔｅｏｔｏｓｏ
ＢａｅｎＮｅｒｌＮｅｗｏｋｓｄｏｕａｔｒ
ＺｈｕＺｈｐｎＸｉｕｎｏｉｉｇ・ａＪａ
（ａｔＣｉａＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＳａｇａ０２７Ｅｓｈｎｉｅｓｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙ，ｈｎｈｉ２０３）ｙ
ＡＮ用作控制器，网络拓扑结构的设计及训练算法的选择上，行探讨，供了解决方法并获得了一些有意义的结ＮＣ在进提
论。实时仿真结果表明了基于神经网络的控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力．系统的性能上优于传统的在控制算法，为类似运动控制系统的设计与研究提供了新的方法。关键词神经网络内模自适应逭动控制实时仿真
（ｏｔｅｎＹｎｔｅＵｉｒｔ，ｘ，ａｇｕ２４２）ＳｕｈｒａｇｚｎｖｓｙＷｕｉＪｎｓ１１２ｅｉｉ
ＡｂｔａｔＩｒｃｎｙａｓｔｅｅｒｓｍｅｅｈｔｏｉｓｎｈｆｌｏｔｎｏｔ１ｍｏｅｎｍｏｅｅｅｒｈｒｓｒｃ：ｎｅｅｔｅｒ，ｈｒａｅｏｎｗｏｔｐｃｉｔｅｉｄｆｍｏｉｃｎｒ．ｒａｄｅｏｏｒｒｓａｃｅｓ
ｔａｉｏａｔａｅｙＴｅｍｅｈｄｏｆｒｅｈｕｈａｏｅｉｎｎａｄｓｕｙｎｔｎｃｎｒｌｓｓｅｒｄｔｎｌｓｉｔｇｈｔｏｆｓａｎｗｔｒｇｗｙｆｒｄｓｇｉｇｎｔｄｉｇｍｏｉｏｔｏｙｔｍｉ＇ｅｏｏ
摘要文章研究了神经网络控制算法在运动控制系统中的应用．以典型的运动控制系统为倒，于神经网络内模自适基
应控制方法设计速度环控制器。采用递归神经网络的ＡＮＮＩ用于充分逼近被控对象的动态模型．前向反馈神经网络
ｂｃｍｅｃｒｇａｏｔｈｗｔｓｄａｃｄｉｔｌｇｎｏｔｌｓｒｔｇｏａｉｆｈｒｑｉｍｅｔｏｏｔｌｓｓｅＩｈｓｅｏａｉｂｕｏｏｕｅａｖｎｅｎｅｌｅｔｃｎｒｔａｅｙｔｓｔｙｔｅｅｕｒｎｉｏｓｅｎｆｃｎｒｙｔｍ．ｔｉｏｎｐｐｒａａｔｅｅｒｌｅｗｒｉｔｎａｏｔｌａｇｒｈａｅ，ｄｐｉｎｕａｖｎｔｏｋｎｅｌｌｃｎｒｌｏｉｍｉｄｐｅ，ｈｃｎｒｌｒｎｌｄｓｗｎｕａｅｗｏｋ，ｎｉｏｔｓａｏｔｄｔｅｏｔｏｌｉｃｕｅｔｏｅｒｌｎｔｒｓｏｅｓｅ
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基于神经网络的运动控制系统算法研究
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（南大学，苏无锡２４２）江江１１２
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