典型文献
基于粒子群模糊神经网络的立方体机器人建模
文献摘要：
立方体机器人可等效为多变量、高阶、非线性、不稳定的多自由度空间动量轮倒立摆系统,为了解决立方体机器人系统非线性的特点和模型精度不高的问题.研究利用粒子群优化的模糊神经网络算法,通过对立方体机器人机体的输入输出数据进行学习,建立立方体机器人的粒子群模糊神经网络模型,再引入粒子群实现模糊神经网络参数的优化调整,最后选用PID控制器进行稳定性控制.仿真分析与实测实验结果表明,相较于机理模型,基于粒子群模糊神经网络模型的立方体机器人抗扰性更好,回到稳态的时间更快,控制精度更高.
文献关键词：
立方体机器人;模糊神经网络建模;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
陈阳;黄卫华;何佳乐;章政
作者机构：
武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉 430081
文献出处：
引用格式：
[1]陈阳;黄卫华;何佳乐;章政-.基于粒子群模糊神经网络的立方体机器人建模)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(07):22-25,29
A类：
模糊神经网络建模
B类：
立方体机器人,机器人建模,多变量,多自由度,度空间,动量轮,倒立摆系统,机器人系统,模型精度,研究利用,粒子群优化,神经网络算法,输入输出,再引入,网络参数,优化调整,PID,稳定性控制,机理模型,抗扰性,控制精度,粒子群算法
AB值：
0.247361
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