工作空间中机械手的神经网络自适应控制学院：自动化信息与工程学院班级：研1509姓名：学号：工作空间中机械手的神经网络自适应控制摘要本设计为一个基于神经网络自适应控制的机械手运动模型的MATLAB仿真实验。以平面二关节机械手为控制对象，以一圆为目标轨迹。先得到机械手的运动方程的形式，用RBF径向基神经网络对方程式中的系统的各个参数进行建模，利用每个时刻的估计状态和理想状态的误差，通过梯度下降法对网络参数进行修正在若干次修正后，神经网络模型所得的状态跟踪到理想状态。关键词：二关节机械手；神经网络；RBF一、概述1.1 研究背景经过几十年的努力，工业机器人(机械手)的控制领域出现了很多成果，控制方法也多种多样，例如最经典成熟的PID控制在一些简单系统中仍然广泛应用，但对于复杂系统显示出了不太好的动态性能；还有计算力矩控制，鲁棒控制等，在调节时间、超调量方面都有非常不错的品质，共性缺点是对机械手数学模型方面的参数有依赖性。他们都需要一个精确的机械手的数学模型，或系统边界的不确定性是给出的。然而现实是，机械手在操作过程中伴随着不完整的信息和不精确定义的参数
