一种基于模糊宽度神经网络的间接自适应阻抗控制方法技术

一种基于模糊宽度神经网络的间接自适应阻抗控制方法，属于机器人控制领域，主要包括以下步骤：(1)实现间接自适应阻抗控制；(2)加入模糊控制；(3)根据模糊控制得出数据集并放入模糊宽度神经网络里训练；(4)将训练好的网络与间接自适应阻抗控制相结合。本发明专利技术的优点在于：能够对阻抗参数实现实时调整，使机械臂末端的期望力总是保持在一个最佳的范围内，实现对机械臂的精准控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人控制领域，具体涉及一种基于模糊宽度神经网络的间接自适应阻抗控制方法。

技术介绍

1、阀门在核电站中有着广泛的应用，及时开启或关闭相关阀门将极大的降低核电事故造成的危害，同时，使用机器人进行相关的作业将是一个很好的选择，一方面这将避免核辐射带给操作员的伤害，另一方面也将提高作业效率。旋拧阀门作业作为核电救灾的基本作业形式之一，利用机器人高效的完成该项任务将给灾后救援人员带来极大的便利。在许多人-机器人协作的社会应用中，机器人通常不知道环境，并且有许多因素存在不确定性，因此，控制机器人与环境之间的交互是至关重要的，在这方面已经做出了很多努力，在交互控制中，有两个方法被广泛研究，即混合位置/力控制和阻抗控制。与混合位置/力控制相比，阻抗控制不需要两个方向的分解，在实际应用上更可行。此外，阻抗控制因为其更好的鲁棒性而成为首选。阻抗控制用于机器人与环境之间的物理交互，受未知和不确定环境动力学影响，将未知环境描述为具有未知动力学的线性系统，在此基础上得到期望的阻抗模型。但是产生的阻抗参数一般是以启发的方式获得的，无法轻松扩展到其他应用，而自适应阻抗本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模糊宽度神经网络的间接自适应阻抗控制方法，其特征是包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于模糊宽度神经网络的间接自适...

【专利技术属性】
技术研发人员：李春泉，姜家良，姚凯文，王咏鹤，陈昌祺，王子韬，苏志勇，邓觐铧，何辉凡，陈荣伶，陶凌，陈利民，伍军云，李亚超，喻俊志，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：