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基于神经网络的非线性系统控制（以机器人操作臂为例）

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简介：
本研究运用神经网络技术探索非线性系统的高效控制方法，通过分析机器人操作臂的实际应用案例，验证了该方案在复杂环境中的适应性和优越性能。 这篇文章介绍了神经网络机器人机构及非线性系统控制的控制器设计思路与稳定性证明，内容非常详细，推荐阅读。

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  • 基于神经网络的非线性系统控制（以机器人操作臂为例）
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    本研究运用神经网络技术探索非线性系统的高效控制方法，通过分析机器人操作臂的实际应用案例，验证了该方案在复杂环境中的适应性和优越性能。 这篇文章介绍了神经网络机器人机构及非线性系统控制的控制器设计思路与稳定性证明，内容非常详细，推荐阅读。
     
  • 基于神经网络的二自由度机械臂控制_bybgn_神经网络机械臂控制系统_神经网络_机械臂
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    本研究开发了一种基于神经网络的二自由度机械臂控制系统，通过模拟人脑神经元工作原理，实现了对机械臂运动轨迹和姿态的精确控制。该系统具有自学习、自适应的特点，在复杂环境下表现出卓越性能。 基于MATLAB软件，使用神经网络控制机械臂取得了明显的效果。
     
  • 基于神经网络的非线性系统的多步预测控制
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    本研究提出了一种基于神经网络的多步预测控制策略，针对非线性系统进行高效、准确的未来状态预测与优化控制，旨在提升复杂工业过程的自动化管理水平。 针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示提出了一种适用于处理这类系统的神经网络多步预测控制方法，并进行了收敛性的分析。该方法将复杂的非线性问题分解为简单的线性和非线性两部分，使得难以求解的复杂非线性方程能够以直观且有效的形式转化为易于操作的线性模型。通过这种方法可以使用传统的线性预测控制技术来确定最优控制策略，从而避免了直接进行繁琐和计算量大的非线性优化过程。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性。
     
  • 基于观测器的非线性系统的神经网络鲁棒控制方法
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    本研究探讨了利用神经网络技术改进非线性系统中的观测器设计，并提出了新的鲁棒控制策略，以提高系统的稳定性和响应性能。 本段落提出了一种独立于模型的状态观测器，并通过分析其根轨迹及极点来配置合适的参数。该观测器具备提取高阶微分的特性。基于Lyapunov稳定性理论，设计了能够使闭环系统渐近稳定的神经网络自适应控制器，此控制器具有鲁棒性以应对模型变化和扰动的影响。除了考虑闭环系统的输出与设定输入误差及其微分外，还引入了对误差高阶微分的关注，从而提升了控制性能。最终通过仿真验证了该理论的有效性和正确性。
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
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    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 基于神经网络的微型无人直升机非线性鲁棒控制设计
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    本研究致力于开发基于神经网络技术的先进控制策略，以实现对小型无人直升机系统的精确、稳定和高效的非线性鲁棒控制。通过优化算法和模型适应性调整，该系统能够应对复杂的飞行环境挑战，提高自主导航能力和任务执行效率。 针对小型无人直升机的姿态控制问题,为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响,设计了一种连续的非线性鲁棒控制器。首先利用神经网络在线估计系统的不确定性，并采用基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法来抑制外界干扰并同时补偿由神经网络引起的估算误差；接着通过Lyapunov函数分析方法验证了所提出控制器闭环稳定性，确保无人直升机姿态误差能够半全局渐近收敛。最后，在实际飞行实验平台上进行了无人机抗风扰动控制试验，结果显示该控制策略具有良好的鲁棒性和控制效果。
     
  • 基于神经网络的机器人视觉伺服控制系统
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    本研究致力于开发一种基于神经网络的机器人视觉伺服控制系统，通过模拟人眼与大脑协同工作的方式，实现更精准、灵活的物体跟踪和抓取任务。此系统能够显著提升机器人的自主性和适应性，在工业自动化领域展现出广阔的应用前景。 视觉伺服技术可以应用于机器人初始定位自动导引、 自动避障、 轨线跟踪以及运动目标跟踪等多个控制系统领域。传统的视觉伺服系统在运行过程中包括工作空间定位和动力学逆运算两个步骤，需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵，导致计算量大且系统结构复杂。本段落分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理，并采用BP神经网络来确定达到指定姿态所需的关节角度值，将视觉信息直接融入到伺服过程中，在确保伺服精度的同时简化了控制算法。文章还通过Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验，实验结果验证了该方法的有效性。
     
  • 基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制系统.pdf
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    本文提出了一种基于小脑模型的机器臂控制策略，结合了自适应技术和神经网络算法，以提高系统的动态响应和鲁棒性。通过仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性。 基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制的研究论文探讨了利用小脑模型算法（Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC）与自适应神经网络相结合的方法，以提高机器臂控制系统在复杂环境中的灵活性和准确性。该方法通过模拟人脑小脑区域的学习机制来优化机器人运动规划，并实现对未知动态变化的快速响应能力。研究结果表明，这种集成控制策略能够有效提升机械手臂的操作性能，在工业自动化等领域展现出广泛应用前景。
     
  • 基于混合轨迹的柔性空间机械臂神经网络控制系统(2011年)
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    本研究提出了一种基于混合轨迹规划与神经网络控制技术的柔性空间机械臂系统。该系统能够在复杂任务中实现高精度操作，同时有效补偿机械臂振动和变形，提高作业效率与稳定性。 本段落探讨了基于混合轨迹的漂浮基柔性空间机械臂在载体姿态、关节协调运动及柔性振动方面的滑模神经网络控制器设计问题。为了主动控制柔性空间机械臂系统的柔性振动，利用虚拟控制力的概念生成了一种能同时反映姿态和关节运动期望轨迹以及柔性振动特性的混合轨迹。基于这种混合轨迹，并通过采用神经网络来逼近系统未知部分的方法，提出了一套能够协调机械臂运动的滑模神经网络控制器方案。该方案能够在确保跟踪性能的同时有效抑制柔性杆件的振动。 对一个平面刚柔组合的空间机械臂进行了数值仿真测试，结果表明所设计的控制策略具有良好的效果。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统建模与非线性函数拟合
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    本研究探讨了利用BP神经网络对非线性系统的建模及其在非线性函数逼近中的应用，旨在提升模型预测精度和泛化能力。 BP神经网络在非线性系统建模中的应用主要体现在非线性函数拟合方面。通过构建合适的BP神经网络模型，可以有效地对复杂的非线性关系进行逼近和预测。这种方法广泛应用于各种需要处理复杂模式识别与回归问题的场景中。