一種基于模糊神經網絡的機器人控制技術

　　采用高斯函數(shù)作為模糊隸屬函數(shù)，將模糊控制與神經網絡相結合。利用神經網絡實現(xiàn)模糊推理，運用了一種模糊高斯基函數(shù)神經網絡．并用于兩關節(jié)機器人的軌跡跟蹤控制。仿真結果表明，該網絡對機器人軌跡跟蹤控制具有很好的效果，是一種行之有效的控制方法

　　引言

　　隨著機器人技術與控制技術的發(fā)展，機器人在日常生活和工農業(yè)生產中得到廣泛應用。機器人對象是一個非線性、強耦合的多變量系統(tǒng)，在運動過程巾．由于存在摩擦、負載變化等不確定因素，因而它還是一個時變系統(tǒng)．

　　傳統(tǒng)的機器人控制技術大多是基于模型的控制方法，無法得到滿意的軌跡跟蹤效果，模糊控制和神經網絡等人工智能的發(fā)展為解決機器人軌跡跟蹤問題提供了新的思路。普通模糊控制的控制規(guī)則大部分是人們的經驗總結．不 具備自學習、自適應的能力，往往還受到人的主觀性的影響．因此不能很好地控制時變小確定的系統(tǒng)。由于神經網絡具有良好的自學習、自適應、聯(lián)想等智能，能適應系統(tǒng)復雜多變的動態(tài)特性．模糊控制和神經網絡的結合成為學者研究的重點。利用神經網絡非線性映射、自學習能力來淵整模糊控制．使模糊控制具有一定的自適應能力，同時也使神經網絡獲得了模糊控制的推理歸納能力。本文對模糊神經網絡在機器人控制中的應用進行研究，提出了一種模糊高斯基神經網絡的機器人軌跡跟蹤控制。仿真結果表明，該控制方法能很好地對機器人軌跡進行跟蹤。