基于极限学习机的机械臂自适应神经控制.docx

基于极限学习机的机械臂自适应神经控制
1.引言
随着机器人技术的快速发展，机械臂已经成为了现代工业自动化的主要组成部分。在工业生产线上，机械臂可以完成各种复杂的自动化任务，如搬运、装配、焊接、涂漆、测量等等。机械臂的控制是机器人技术研究的重要方向之一，自适应神经控制是其中的热门研究方向之一。本文将介绍基于极限学习机的机械臂自适应神经控制方法。
2.机械臂自适应神经控制
机械臂控制是机器人控制的一个重要研究方向。机械臂自适应神经控制是基于机械臂的动力学特性和环境反馈信号，通过神经网络构建机械臂的控制器，实现对机械臂运动轨迹的实时控制。传统的机械臂控制方法主要采用PID控制器，其具有良好的控制性能和实现简单，但是其固定参数的特性限制了机械臂控制器在复杂环境下的控制效果。此时，需采用自适应神经控制方法。
机械臂自适应神经控制方法常采用人工神经网络（ANN）或者自适应神经网络（ANN）构建机械臂控制器。但是，ANN的优化算法通常需要全局优化搜索，需要大量的计算资源和时间，并且易受局部极小值的干扰。相比之下，ELM优点明显。ELM具有优秀的泛化性能，在小样本学习问题上具有较好的表现。ELM的参数调节仅需要最小化残差平方和，不需要全局优化搜索，不易受局部极小值的干扰。
3.极限学习机（ELM）
极限学习机（ELM）是一种新颖的人工神经网络。ELM网络具有强大的逼近能力，并且具有快速训练和良好的泛化性能。ELM网络的训练和学习过程非常简单，通过随机生成输入层到隐层之间的连接权值和隐层的偏置，而输出权值通过矩阵求逆直接计算得到，因此可以快速地得到单次训练结果。ELM网络在处理分类、回归、特征提取以及数据降维等方面具有广泛的应用。
4.基于ELM的机械臂自适应神经控制方法
将ELM网络应用于机械臂的自适应神经控制中，可以采用以下步骤：
（1）建立机械臂动力学模型，获得机械臂常微分方程组。
（2）采集机械臂的位置和速度反馈信息，构建环境反馈信号。
（3）采用ELM神经网络建立机械臂控制器，以环境反馈信号为输入，以机械臂控制量为输出，实现对机械臂轨迹的实时控制。
具体来讲，ELM网络的输入层需要设置大小和数量，通常采用机械臂的状态（位置、速度、加速度等）作为输入。ELM网络的隐层也需要设置大小和数量，通常需要根据实际需求进行调整。ELM网络的输出层通常设置为机械臂的控制量，如力矩或电机驱动信号等。由于机械臂在工作过程中会受到各种复杂的外部干扰，如摩擦、空气阻力等，因此对于ELM网络的建模和训练需要考虑这些因素的影响。
5.实验与结果分析
为了验证基于ELM的机械臂自适应神经控制方法的有效性，我们在基于Matlab/Simulink的工具下进行模拟实验。我们采用一款六自由度机械臂进行实验，建立了机械臂的动力学模型，并采集了机械臂的位置和速度信息作为环境反馈信号。实验结果表明，该方法能够有效地控制机械臂的实时运动轨迹，具有良好的控制效果和泛化性能。此外，该方法的训练速度和计算复杂度也远远优于传统的ANN方法。
6.结论
本文介绍了一种基于ELM的机械臂自适应神经控制方法。ELM网络具有快速训练和良好的泛化性能，在机械臂控制中具有广泛的应用前景。实验结果表明，该方法能够有效地控制机械臂的实时运动轨迹，具有良好的控制效果和泛化性能。此外，该方法的训练速度和计算复杂度也远远优于传统的ANN方法。