一種基于模糊神經網絡的機器人控制技術

　　采用高斯函數作為模糊隸屬函數，將模糊控制與神經網絡相結合。利用神經網絡實現模糊推理，運用了一種模糊高斯基函數神經網絡．并用于兩關節機器人的軌跡跟蹤控制。仿真結果表明，該網絡對機器人軌跡跟蹤控制具有很好的效果，是一種行之有效的控制方法

　　引言

　　隨著機器人技術與控制技術的發展，機器人在日常生活和工農業生產中得到廣泛應用。機器人對象是一個非線性、強耦合的多變量系統，在運動過程巾．由于存在摩擦、負載變化等不確定因素，因而它還是一個時變系統．

　　傳統的機器人控制技術大多是基于模型的控制方法，無法得到滿意的軌跡跟蹤效果，模糊控制和神經網絡等人工智能的發展為解決機器人軌跡跟蹤問題提供了新的思路。普通模糊控制的控制規則大部分是人們的經驗總結．不 具備自學習、自適應的能力，往往還受到人的主觀性的影響．因此不能很好地控制時變小確定的系統。由于神經網絡具有良好的自學習、自適應、聯想等智能，能適應系統復雜多變的動態特性．模糊控制和神經網絡的結合成為學者研究的重點。利用神經網絡非線性映射、自學習能力來淵整模糊控制．使模糊控制具有一定的自適應能力，同時也使神經網絡獲得了模糊控制的推理歸納能力。本文對模糊神經網絡在機器人控制中的應用進行研究，提出了一種模糊高斯基神經網絡的機器人軌跡跟蹤控制。仿真結果表明，該控制方法能很好地對機器人軌跡進行跟蹤。