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1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識(shí)以及控制器設(shè)計(jì)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(gè)數(shù)較少的動(dòng)態(tài)高階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在基于系統(tǒng)辨識(shí)的基礎(chǔ)上,對(duì)兩自由度機(jī)械手進(jìn)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(shí),如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程,研究動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的意義,以及選機(jī)械手作為控制對(duì)象的目的所在。
其次展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力、獨(dú)特的容錯(cuò)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(shí)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(shí)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(shí)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)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(dá)到最優(yōu)。同時(shí)表明了靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型辨識(shí)中的不足。
然后應(yīng)用了一類特殊結(jié)構(gòu)的動(dòng)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(dòng)態(tài)特征,適合具有強(qiáng)耦合、高度非線性的機(jī)械手這類動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辨識(shí)?;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
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