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J-GLOBAL ID：201802265642990716   整理番号：18A0587208

RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークに基づく並列ロボットの逆動力学制御【Powered by NICT】

Inverse dynamics control of a parallel robot based on RBF neural network

著者 (3件)： Liao Wudai (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou China 450007) ,  Liang Wang (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou China 450007) ,  Wang Aihui (School of Electric and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou China 450007)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAMechS  ページ： 372-375  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パラレルロボットシステムである不確実性による正確に軌道を追跡するために困難な問題のために,本論文では,RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークに基づく並列ロボットの逆動力学制御法を提案した。制御法は,軌道と制御のための動的モデルの事前知識をフル活用する。同時に,RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークを非線形関数を近似するために,システムの不確実な部分の高速近似と補償を実現した。添加では,Lyapunov安定性理論により,適応アルゴリズムは,RBFニューラルネットワークの重みを調整するために設計された。法は不確実性因子の影響と制御過程に及ぼす他の非線形因子を除去し,系は正確な動的制御性能を得ることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制御方式 ,  近似法 ,  *動径基底関数 ,  *ロボット ,  高速度 ,  不確実性 ,  *ニューラルネットワーク ,  ダイナミックモデル
準シソーラス用語： 動的制御 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  適応アルゴリズム ,  Lyapunov安定性 ,  非線形関数 ,  事前知識 ,  *逆動力学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： RbF ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  ロボット ,  動力学