高階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機械手控制中的應(yīng)用.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識以及控制器設(shè)計中的成功應(yīng)用勿庸置疑。本文利用一種結(jié)構(gòu)直觀且神經(jīng)元個數(shù)較少的動態(tài)高階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在基于系統(tǒng)辨識的基礎(chǔ)上，對兩自由度機械手進行了成功的調(diào)節(jié)控制及跟蹤控制。
　　本文首先介紹了一些背景知識，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程，研究動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的意義，以及選機械手作為控制對象的目的所在。
　　其次展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力、獨特的容錯性以及可方便地應(yīng)用于多變量系統(tǒng),已經(jīng)逐漸成為系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制的重要工具之一

2、。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識過程是當(dāng)所選的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定之后在給定的被辨識系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)情況下網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)或稱為訓(xùn)練不斷地調(diào)整權(quán)值使得準(zhǔn)則函數(shù)達到最優(yōu)。同時表明了靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型辨識中的不足。
　　然后應(yīng)用了一類特殊結(jié)構(gòu)的動態(tài)高階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RHONN），由于其反饋特性，能夠快速獲取系統(tǒng)的動態(tài)特征，適合具有強耦合、高度非線性的機械手這類動態(tài)系統(tǒng)的辨識?；贚yapunov穩(wěn)定性理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值在線學(xué)習(xí)律，保證了系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性，且具