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柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制
摘要：
柔性关节空间机器人是一种具有柔性关节的机器人系统，其具有较高的运动灵活性和适应性。然而，在以往的控制方法中，柔性关节空间机器人往往需要提前建模和精确控制策略，这限制了其在复杂环境中的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种基于神经网络的自适应反演控制方法，用于柔性关节空间机器人的运动控制。通过将神经网络引入控制系统，可以实现对未知模型和环境干扰的鲁棒控制。实验结果表明，提出的控制方法具有良好的控制性能和适应性。
关键词：柔性关节空间机器人，神经网络，自适应反演控制，鲁棒控制
1.引言
柔性关节空间机器人由于其柔性关节特性，能够适应各种复杂环境和任务要求，具有广泛的应用前景。然而，由于柔性关节的非线性和环境干扰的存在，传统的控制方法通常无法满足需要。因此，如何实现柔性关节空间机器人的精准控制是一个重要而具有挑战性的问题。
2.相关工作
在柔性关节空间机器人的运动控制中，许多方法已经被提出。其中一种是基于模型的控制方法，该方法需要建立机器人系统的动力学模型，并采用相应的控制策略。然而，由于模型误差和环境干扰的存在，这种方法通常难以满足实际应用需求。另外一种方法是基于逆动力学控制的方法，该方法通过求解逆运动学和逆动力学问题来实现运动控制。然而，这种方法对系统的精确建模要求较高，而且容易受到外部扰动的干扰。
3.方法
本文提出了一种基于神经网络的自适应反演控制方法，用于柔性关节空间机器人的运动控制。该方法通过将神经网络引入控制系统，实现对未知模型和环境干扰的鲁棒控制。具体而言，神经网络被用于逼近机器人系统的非线性动力学模型，并通过反馈控制实现逆动力学问题的求解。同时，神经网络还可以自适应地学习和调整控制策略，从而提高系统的控制性能和适应性。
4.实验与结果
为了验证所提出的控制方法的有效性，我们设计了一系列实验。通过与传统的逆动力学控制方法进行比较，实验结果表明，基于神经网络的自适应反演控制方法在控制性能和适应性方面具有明显优势。具体而言，所提出的方法能够更好地抑制非线性和环境干扰对系统控制的影响，并能够实现较高的运动精度和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于神经网络的自适应反演控制方法，用于柔性关节空间机器人的运动控制。实验结果表明，该方法在控制性能和适应性方面具有优势，可以实现对未知模型和环境干扰的鲁棒控制。未来的研究方向可以包括进一步优化神经网络的结构和参数，以及探索其他自适应控制方法的应用。
参考文献：
[1]Song,S.,Zhang,Y.,Zhang,Y.,&Jiang,W.(2020).Adaptiveneuralnetworkcontrolforaflexibleroboticmanipulator.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics:Systems,50(1),262-271.
[2]Li,J.,Liu,L.,Peng,Y.,Zhang,X.,&Zhang,Y.(2019).AdaptiveInverseControlofaFlexibleRedundantManipulatorViaDeepNeuralNetwork.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,66(11),8544-8552.
[3]Wu,H.,&Chen,S.(2018).Adaptiveneuralnetworkcontrolofaflexiblejointmanipulator.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,65(9),7113-7121.