【摘要】：針對六自由度工業(yè)焊接機器人軌跡跟蹤控制的問題,提出了一種基于改進的神經網絡PID復雜的控制方法,利用粒子群算法的全局優(yōu)化能力和較強的趨同能力提高BP神經網絡的權。該方法基于基本BP神經網絡算法的向后誤差傳播,調整對應于所述更新粒子位置的BP神經網絡權值和閾值,充分利用粒子群算法的全局優(yōu)化能力強和BP神經網絡算法反向傳播特性好的特點。仿真結果表明,該方法可以優(yōu)化動態(tài)過程,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】： 重慶市計量質量檢測研究院;
【基金】：國家質檢公益性行業(yè)科研專項(201410126)
【分類號】：TP18;TP242.2

【參考文獻】

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1 喬茂偉;韋永斌;;基于PSO的神經網絡PID在液位控制中的應用[J];自動化與儀表;2012年09期

2 胡盛斌;陸敏恂;;空間三關節(jié)機器人自適應雙模糊滑�？刂芠J];同濟大學學報(自然科學版);2012年04期

3 張金龍;徐慧;劉京南;內田敬久;郭怡倩;;基于模糊神經網絡的精密角度定位PID控制[J];儀器儀表學報;2012年03期

4 趙東亞;李少遠;高峰;;六自由度并聯機器人分散魯棒非線性控制[J];控制理論與應用;2008年05期

5 劉迪;趙建華;;一種基于BP神經網絡模型的自適應PID控制算法[J];自動化技術與應用;2008年08期

6 朱海峰;李偉;張林;;基于BP神經網絡整定的PID控制[J];動力學與控制學報;2005年04期

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3 邵虹;王洋;王f3昀;;基于AAM和光流法的動態(tài)序列表情識別[J];計算機工程與設計;2017年06期

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5 陳涵奇;陳浩;胡濤;吳召選;劉金鵬;尹偉石;;采用STLK算法的高密度人群行人計數[J];長春理工大學學報(自然科學版);2017年03期

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8 鄒沖;蔡敦波;趙娜;劉瑩;趙彤洲;;基于SVM-LeNet模型融合的行人檢測算法[J];計算機工程;2017年05期

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10 張喜紅;王玉香;;基于FFT照明線路探測的研究及STM32實現[J];湖南工業(yè)大學學報;2017年03期

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4 陳瑩;艾春璐;;條件主動外觀模型下的人臉特征點跟蹤[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2013年04期

5 Liu Xinrong;Wang Junbao;Guo Jianqiang;Yuan Hong;Li Peng;;Time function of surface subsidence based on Harris model in mined-out area[J];International Journal of Mining Science and Technology;2013年02期

6 王斌銳;徐];金英連;吳善強;;旋轉視頻中特征點的迭代篩選與光流估計匹配研究[J];兵工學報;2012年11期

7 孔軍;湯心溢;蔣敏;劉士建;李丹;;基于多尺度特征提取的Kalman濾波跟蹤[J];紅外與毫米波學報;2011年05期

8 張娟;毛曉波;陳鐵軍;;運動目標跟蹤算法研究綜述[J];計算機應用研究;2009年12期

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6 周麗暉;從統(tǒng)計角度看神經網絡[J];統(tǒng)計教育;2005年06期

7 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補償神經網絡及其應用研究[J];微計算機信息;2005年14期

8 袁婷;;神經網絡在股票市場預測中的應用[J];軟件導刊;2006年05期

9 尚晉;楊有;;從神經網絡的過去談科學發(fā)展觀[J];重慶三峽學院學報;2006年03期

10 楊鐘瑾;;神經網絡的過去、現在和將來[J];青年探索;2006年04期

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3 羅山;張琳;范文新;;基于神經網絡和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經網絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經網絡的新機遇——紀念中國神經網絡10周年[A];1999年中國神經網絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

6 許進;保錚;;神經網絡與圖論[A];1999年中國神經網絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數值預報產品的神經網絡釋用預報應用[A];1999年中國神經網絡與信號處理學術會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經網絡在中學生創(chuàng)造力評估中的應用[A];第十二屆全國心理學學術大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經網絡的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

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3 葛一鳴 路邊文;人工神經網絡將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學計算機系　邢方亮;神經網絡挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經網絡”：打開復雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經網絡[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻懷;干細胞移植：修復受損的神經網絡[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導體神經網絡技術及應用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經網絡和模糊邏輯[N];世界金屬導報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經網絡應用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

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6 李輝;基于粒計算的神經網絡及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

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8 張海軍;基于云計算的神經網絡并行實現及其學習方法研究[D];華南理工大學;2015年

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8 陳少吉;基于神經網絡血壓預測研究與系統(tǒng)實現[D];華南理工大學;2015年

9 張韜;幾類時滯神經網絡穩(wěn)定性分析[D];渤海大學;2015年

10 邵雪瑩;幾類時滯不確定神經網絡的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學;2015年

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