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基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制方法研究
被引量：
4
1
作者
杨雨佳
张福泉
王怡鸥
《机床与液压》
北大核心
2020年第18期189-195,共7页
为了提高机械手滑模控制的准确度,采用RBF神经网络来完成机械手滑模控制,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。在机械手滑模控制及机械手运动轨迹跟踪过程中,将RBF神经网络权重和阈值作为蛙跳算法的青蛙个体,随机...
为了提高机械手滑模控制的准确度,采用RBF神经网络来完成机械手滑模控制,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。在机械手滑模控制及机械手运动轨迹跟踪过程中,将RBF神经网络权重和阈值作为蛙跳算法的青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群,并对蛙群进行分组,通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,得到最优权重和阈值,确定最优机械手滑模控制模型。经过实验证明,采用基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制,跟踪准确度高。
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关键词
仿生群智能优化
机械手滑模控制
RBF神经网络
蛙跳算法
跟踪误差
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职称材料
题名
基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制方法研究
被引量：
4
1
作者
杨雨佳
张福泉
王怡鸥
机构
广东技术师范大学天河学院计算机科学与工程学院
北京理工大学计算机学院
北京市科学技术情报研究所
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第18期189-195,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61871204)
广东省教育厅高校青年创新人才项目(自然科学M2016KQNCX2354)
+1 种基金
福建省2018年引导性项目(2018H0028)
2019年北京市财政项目(PXM2019-178214-000004)。
文摘
为了提高机械手滑模控制的准确度,采用RBF神经网络来完成机械手滑模控制,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。在机械手滑模控制及机械手运动轨迹跟踪过程中,将RBF神经网络权重和阈值作为蛙跳算法的青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群,并对蛙群进行分组,通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,得到最优权重和阈值,确定最优机械手滑模控制模型。经过实验证明,采用基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制,跟踪准确度高。
关键词
仿生群智能优化
机械手滑模控制
RBF神经网络
蛙跳算法
跟踪误差
Keywords
Bionic goup intelligent optimization
frog algorithm
Tracking error
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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出处
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1
基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制方法研究
杨雨佳
张福泉
王怡鸥
《机床与液压》
北大核心
2020
4
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