本文選題：對偶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡 + 二次優(yōu)化　； 參考：《控制工程》2017年11期

【摘要】：該文將多協(xié)作冗余機械臂的運動控制問題轉(zhuǎn)化成一個可完全分解的約束二次求解問題,并將該約束二次求解問題拆分成一系列獨立的子問題,每個子問題對應于單個機械臂的運動控制模型,其大大簡化了多協(xié)作機械臂的運動控制模型。另外,該文采用對偶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡求解該運動控制模型,每個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡核對應于一個機械臂的控制模型。該文首次將對偶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡用于多冗余機械臂系統(tǒng)的控制問題中,具有很強的應用研究意義。與現(xiàn)有的對偶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡相比,該文提出的對偶回歸神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)非常特殊,其多項性能將大大提高,使得多協(xié)作機械臂的運動控制問題變成完全分布式。理論驗證結(jié)果表明,該文提出的模型是全局穩(wěn)定的并且可得到全局最優(yōu)解。仿真實驗結(jié)果表明本論文提出的方案是有效的。該文的研究結(jié)果可為多協(xié)作冗余機械臂的控制理論和技術(shù)發(fā)展提供新的思路。
[Abstract]:In this paper, the motion control problem of multi-cooperative redundant manipulators is transformed into a fully decomposable constraint quadratic solution problem, and the constrained quadratic solution problem is divided into a series of independent sub-problems. Each sub-problem corresponds to the motion control model of a single manipulator, which greatly simplifies the motion control model of a multi-cooperative manipulator. In addition, the dual regression neural network is used to solve the motion control model. Each independent neural network kernel corresponds to the control model of a manipulator. In this paper, the dual regression neural network is first applied to the control of multiple redundant manipulator systems, which has a strong application significance. Compared with the existing dual regression neural networks, the dual regression neural network structure proposed in this paper is very special, and its multi-performance will be greatly improved, which makes the motion control problem of multi-cooperative manipulator become completely distributed. The theoretical results show that the proposed model is globally stable and the global optimal solution can be obtained. The simulation results show that the proposed scheme is effective. The results of this paper can provide new ideas for the development of control theory and technology of multi-cooperative redundant manipulators.
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學院信息技術(shù)研究所;江西理工大學機電工程學院;
【基金】：廣東省自然科學基金(S2012010008997&2015A030313587) 廣東省高等學校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(YQ2013194) 深圳市科技計劃(JCYJ20140418100633634&JCYJ20150417094158025&GRCK20170424095924228)
【分類號】：TP183;TP241

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