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公开(公告)号：CN114378812B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202111520250.4
申请日：2021-12-13
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提供一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法，建立并联机械臂动力学模型并对所述并联机械臂的物理模型进行初始化；构建并联机械臂离散递归神经网络模型，所述离散递归神经网络模型由通用五瞬时离散化公式限定；构建并联机械臂的期望路径，获取斯图尔特平台非线性动力系统的初始值；基于离散递归神经网络模型对并联机械臂非线性动力系统的路径进行预测控制。本发明基于截断误差，从理论上分析了如何保持斯图尔特平台的跟踪精度，构建了离散递归神经网络模型，实现了对斯图尔特机械臂路径的预测和高精度实时跟踪。
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公开(公告)号：CN114147719A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111504242.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 扬州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于直接离散型递归神经网络的机械臂跟踪控制方法，包括以下步骤：采集机械臂数据；定义机械臂末端执行器的期望路径；建立机械臂机械结构的数学模型；建立机械臂控制方程；建立直接离散型递归神经网络模型求解所述控制方程；跟踪控制机械臂。本发明提出的离散时变环境下的机械臂跟踪控制方法，基于二阶泰勒展开式建立直接离散型递归神经网络模型，实现了离散时变环境下的机械臂跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114147719B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111504242.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 扬州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于直接离散型递归神经网络的机械臂跟踪控制方法，包括以下步骤：采集机械臂数据；定义机械臂末端执行器的期望路径；建立机械臂机械结构的数学模型；建立机械臂控制方程；建立直接离散型递归神经网络模型求解所述控制方程；跟踪控制机械臂。本发明提出的离散时变环境下的机械臂跟踪控制方法，基于二阶泰勒展开式建立直接离散型递归神经网络模型，实现了离散时变环境下的机械臂跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114378812A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111520250.4
申请日：2021-12-13
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提供一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法，建立并联机械臂动力学模型并对所述并联机械臂的物理模型进行初始化；构建并联机械臂离散递归神经网络模型，所述离散递归神经网络模型由通用五瞬时离散化公式限定；构建并联机械臂的期望路径，获取斯图尔特平台非线性动力系统的初始值；基于离散递归神经网络模型对并联机械臂非线性动力系统的路径进行预测控制。本发明基于截断误差，从理论上分析了如何保持斯图尔特平台的跟踪精度，构建了离散递归神经网络模型，实现了对斯图尔特机械臂路径的预测和高精度实时跟踪。
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