【摘要】：針對(duì)六自由度工業(yè)焊接機(jī)器人軌跡跟蹤控制的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)雜的控制方法,利用粒子群算法的全局優(yōu)化能力和較強(qiáng)的趨同能力提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)。該方法基于基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的向后誤差傳播,調(diào)整對(duì)應(yīng)于所述更新粒子位置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,充分利用粒子群算法的全局優(yōu)化能力強(qiáng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反向傳播特性好的特點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,該方法可以優(yōu)化動(dòng)態(tài)過(guò)程,降低系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,克服了傳統(tǒng)PID控制方法的不足。
[Abstract]:Aiming at the problem of trajectory tracking control of 6-DOF industrial welding robot, a complex control method based on improved neural network PID is proposed. The global optimization ability and strong convergence ability of particle swarm optimization algorithm are used to improve the weight of BP neural network. The method is based on the backward error propagation of the basic BP neural network algorithm, and adjusts the weights and thresholds of the BP neural network corresponding to the updated particle position. The particle swarm optimization algorithm has strong global optimization ability and the BP neural network algorithm has good backpropagation characteristics. The simulation results show that this method can optimize the dynamic process, reduce the steady-state error of the system, and overcome the shortcomings of the traditional PID control method.
【作者單位】： 重慶市計(jì)量質(zhì)量檢測(cè)研究院;
【基金】：國(guó)家質(zhì)檢公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201410126)
【分類號(hào)】：TP18;TP242.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2450595