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SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究
被引量：
6
1
作者
王扬威
吕佩伦
+3 位作者
郑舒方
张铂轩
李三平
李兴东
《现代电子技术》
2022年第10期176-181,共6页
针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法。该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制。然后...
针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法。该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制。然后,搭建仿生柔性臂实验测试平台,利用不同驱动电压条件下弯曲实验测试数据确立初始PID参数,分别采用传统PID方法、模糊PID控制方法和BP神经网络PID控制算法对仿生柔性机械臂进行位置控制实验。结果表明,与其他两种方法相比,BP神经网络PID控制方法能在5 s内达到期望角度,调节时间更短,位置误差仅为2°,并且在外界扰动条件下2 s内可完成自适应调节,具有较强的鲁棒性,能够更好地补偿SMA相变过程中的迟滞问题,证明了所提方法的有效性。
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关键词
仿生柔性臂
BP神经网络PID
弯曲角度
位置控制
形状记忆合金丝(SMA)
电阻反馈
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职称材料
题名
SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究
被引量：
6
1
作者
王扬威
吕佩伦
郑舒方
张铂轩
李三平
李兴东
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第10期176-181,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52075089)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019E008)
东北林业大学中央高校基本科研业务费(2572018BF03)。
文摘
针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法。该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制。然后,搭建仿生柔性臂实验测试平台,利用不同驱动电压条件下弯曲实验测试数据确立初始PID参数,分别采用传统PID方法、模糊PID控制方法和BP神经网络PID控制算法对仿生柔性机械臂进行位置控制实验。结果表明,与其他两种方法相比,BP神经网络PID控制方法能在5 s内达到期望角度,调节时间更短,位置误差仅为2°,并且在外界扰动条件下2 s内可完成自适应调节,具有较强的鲁棒性,能够更好地补偿SMA相变过程中的迟滞问题,证明了所提方法的有效性。
关键词
仿生柔性臂
BP神经网络PID
弯曲角度
位置控制
形状记忆合金丝(SMA)
电阻反馈
Keywords
bionic flexible arm
BP neural network PID
bending angle
position control
SMA wire
resistance feedback
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究
王扬威
吕佩伦
郑舒方
张铂轩
李三平
李兴东
《现代电子技术》
2022
6
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参考文献
引证文献
统计分析
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