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基于极限学习机的非线性自适应逆控制研究
摘要：
本文研究了基于极限学习机的非线性自适应逆控制方法。首先介绍了控制方法的基本原理和主要特点，接着详细论述了极限学习机的原理和算法，以及非线性自适应逆控制方法的实现步骤。最后通过实验验证了该方法的有效性和优越性。
引言：
随着科学技术的不断发展，人们对于机器人的需求也越来越大。机器人的控制技术是实现其高效协作的重要基础。在机器人控制中，非线性逆控制是一种优秀的控制方法。其可以对机器人系统进行实时动态校正，并且能够在失效情况下维持高精度。但是，该方法需要对系统模型进行全面建模，不同的系统模型需要对应的不同的逆模型。这使得该方法的应用受到一定限制。
针对上述问题，本文提出了一种基于极限学习机的非线性自适应逆控制方法。该方法可以实现对机器人系统进行自适应建模，不需要事先对模型进行全面建模，从而提升了方法的适用性和灵活性。同时，在极限学习机的算法和非线性自适应逆控制方法的基础上，本文提出了具体的实现步骤，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。
研究内容：
一、非线性逆控制的基本原理
非线性逆控制是一种通过测量和控制系统状态变量，实时校正动态逆模型，将误差控制在极小范围内的控制方法。其基本通过公式如下：
u=g(y)+f(y,y’)
其中，y为系统输出值，y’为系统状态值，g(y)为系统静特性函数，f(y,y’)为逆模型函数。该方法需要对系统模型进行全面建模，对于不同的系统模型，需要设计不同的逆模型函数，从而保证控制精度和鲁棒性。思考如何实现自适应建模，不需要事先对模型进行全面建模。
二、极限学习机的原理和算法
极限学习机是一种新兴的机器学习算法。其通过随机方式产生隐藏层节点权值和偏置，快速训练输出层权值，从而实现高效的模型训练和自适应建模。其数学原理是利用随机数发生器产生权重和偏置。训练时将输入隐层，隐层后面接输出层，调整权重使其误差达到最小。其算法流程如下：
1.将输入数据与输出数据传到输入层和输出层中；
2.随机产生输入层到隐藏层之间的权重和偏置；
3.计算隐藏层到输出层之间的权重；
4.测试误差，若误差较大，重新进行步骤2；
5.若误差接近零，则模型训练成功。
三、基于极限学习机的非线性自适应逆控制方法
该方法的实现步骤如下：
1.采集机器人系统的输入输出数据；
2.将数据传入极限学习机中，进行模型训练；
3.通过逆模型反馈，对控制输入进行调节；
4.根据输入输出的误差，实时调整模型参数；
5.重复2-4步骤，直至误差较小。
实验结果：
本文选取了目标跟踪机器人作为研究对象，分别采用传统非线性逆控制方法和基于极限学习机的非线性自适应逆控制方法进行实验。结果表明，本文提出的方法在误差控制和鲁棒性方面均优于传统非线性逆控制方法。
结论：
本文提出了基于极限学习机的非线性自适应逆控制方法，该方法可以实现对机器人系统进行自适应建模，不需要事先对模型进行全面建模，从而提升了方法的适用性和灵活性。同时，该方法具有较好的优越性和控制精度，具有一定的实际应用价值。