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[1]刘尔晨,刘天涯.基于融合深度神经网络的智能机械臂建模与控制优化[J].工业仪表与自动化装置,2023,(03):106-110.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.03.021]
　LIU Erchen,LIU Tianya.Modeling and control optimization of intelligent manipulator based on fusion deep neural network[J].Industrial Instrumentation & Automation,2023,(03):106-110.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.03.021]
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基于融合深度神经网络的智能机械臂建模与控制优化

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2023年03期
页码:
106-110
栏目:
出版日期:
2023-06-15

文章信息/Info

Title:
Modeling and control optimization of intelligent manipulator based on fusion deep neural network
文章编号:
1000-0682（2023）02-0106-05
作者:
刘尔晨; 刘天涯
江苏安全技术职业学院，江苏 徐州 221000
Author(s):
LIU Erchen;  LIU Tianya
Jiangsu College of Safety Technology, Jiangsu Xuzhou 221000, China
关键词:
智能机械臂; 建模; 控制优化; 深度神经网络
Keywords:
intelligent robot arm;  modeling;  control optimization;  deep neural network
分类号:
TP273
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.03.021
文献标志码:
A
摘要:
针对智能机械臂系统数学模型精确度较低、相关控制策略仍需优化的问题，文中提出了一种基于融合深度神经网络的智能机械臂建模与控制优化方案。建立了包括梁模型、机械臂模型和动力系统模型在内的智能机械臂系统模型，并采用循环神经网络算法对其进行校准。同时，为了削弱模型参数变化及外部环境干扰对系统工作的影响，还设计了基于该模型的H∞系统控制方案。通过仿真实验验证了该方案的可靠性，所设计模型的参数误差率低于7%，且在H∞控制器的作用下，系统具有较强的稳定性、鲁棒性与抗干扰性，性能指标也优于同类研究成果，为智能机械臂系统的控制优化提供了一种新的思路。
Abstract:
Aiming at the problems of low accuracy of the mathematical model of the intelligent manipulator system and the need to optimize the system control strategy, this paper proposes a scheme of modeling and control optimization of intelligent manipulator based on fusion depth neural network. An intelligent manipulator system model including beam model, manipulator model and power system model is established. The recurrent neural network (RNN) algorithm is used to calibrate the model. In order to weaken the influence of model parameter changes and external environmental disturbances on system operation, an H ∞ system control scheme based on the model is designed. The reliability of the scheme is verified by experiments and simulations. The error rate of the model parameters of the manipulator is less than 7%. Under the action of the H ∞ controller, the system has strong stability, robustness and anti-interference, and the performance index is better than that of similar literature. It provides a new idea for intelligent manipulator system control optimization.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2023-01-16

基金项目：
中国煤炭教育协会研究课题（ZMZC2022011）

第一作者：
刘尔晨（1988—），男，江苏徐州人，本科，讲师。研究方向为机械工程。
更新日期/Last Update: 1900-01-01