基于迭代学习和神经网络的机械臂变长度误差跟踪

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1 论文标题：基于迭代学习和神经网络的机械臂变长度误差跟踪

2 作者信息：唐荣嘉, 刘永春：四川轻化工大学自动化与信息工程学院，四川 自贡；何 平：华中农业大学工学院，湖北 武汉

3 出处和链接：唐荣嘉, 何平, 刘永春. 基于迭代学习和神经网络的机械臂变长度误差跟踪[J]. 建模与仿真, 2023, 12(2): 1363-1377. https://doi.org/10.12677/MOS.2023.122128

4 摘要：本文考察了在任意初始状态下不确定性机械臂的轨迹跟踪问题。首先，根据预设期望轨迹、随机变量概率分布函数和虚拟误差变量，建立误差动力学系统。其次，运用虚拟控制信号和迭代学习分别补偿没有运行的区间和处理随机变化的迭代长度。然后，通过自适应神经网络逼近机械臂的不确定性和外部干扰，并通过复合能量函数证明了跟踪算法的可行性。最后，通过一个仿真例子表明了本文算法的有效性。

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关键词：神经网络 神经网 华中农业大学 信息工程学院 不确定性